Sharp Health Companion App 用于白内障手术准备与恢复

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07028359

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：白内障。这项随机对照试验评估了Sharp Health Companion App（一款基于智能手机的数字健康工具）与标准印刷说明书相比，在支持接受白内障手术的老年人方面的有效性。该研究从一家手术量较大的眼科诊所招募了200名年龄在39至86岁之间的患者。参与者被随机分配到印刷说明书组或使用基于Apple开源CareKit平台构建的移动应用程序组。结局指标包括手术取消率、手术当天延误、用药依从性（主观和客观）、视力和患者满意度。该应用程序显著减少了当天手术延误并改善了客观用药依从性。该研究于2022年12月至2024年1月期间完成，并获得Sharp HealthCare机构审查委员会批准（IRB #2209803）。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。