GA in HSI 研究数据集

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性病例对照研究,聚焦地图样萎缩(Geographic Atrophy)与健康对照

Optina Diagnostics Inc.Optina Diagnostics Inc.
clinicaltrials
浏览 3
图像分类Geographic AtrophyHealthy
The GA in HSI Study

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

GA in HSI 研究数据集

本数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性病例对照研究,聚焦地图样萎缩(Geographic Atrophy)与健康对照。数据基于 Optina 既往研究(CIP 22-003 AND Study、CIP 22-004 CAS Training Study、RWD 24-011 RWD Study)已采集的临床数据,未新招募参与者。研究对符合纳入标准的 MHRC H5 图像进行审查与标注,并按研究方案分为 3 个队列,每个队列要求至少 10 张来自不同眼且配有匹配 OCT 扫描的 MHRC 图像。数据可用于评估视网膜扫描在临床诊断应用中的价值,支持相关分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Geographic Atrophy, Healthy. 这项回顾性病例对照研究使用了 Optina 先前收集的临床数据(CIP 22-003 AND Study、CIP 22-004 CAS Training Study 和 RWD 24-011 RWD Study)。因此,本研究未招募新参与者。对 GA 的 MHRC H5 图像的审查和标注属于上述每项研究的范围,研究参与者已提供知情同意,允许使用其视网膜扫描来评估临床诊断应用。符合纳入标准(没有排除标准)的上述研究图像,根据研究方案中描述的选择过程被分为 3 个不同的队列。每个队列要求至少 10 张来自不同眼且配有匹配 OCT 扫描的 MHRC 图像。* 队列 A:诊断为干性 AMD 伴 GA 病变的患者眼:o 该队列在

【主题与分类】

主题标签:Geographic Atrophy、Healthy。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06860568

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:地图样萎缩、健康。这项回顾性病例对照研究使用了Optina先前收集的临床数据(CIP 22-003 AND研究、CIP 22-004 CAS培训研究和RWD 24-011 RWD研究)。因此,本研究未招募新的参与者。对MHRC H5图像中GA的审查和标注属于上述各项研究的范围,且研究参与者已就其视网膜扫描用于评估临床诊断应用提供了知情同意。来自上述研究且符合纳入标准(无排除标准)的图像,按照研究方案中所述的选择流程被分为3个不同的队列。每个队列需要至少10张来自不同眼别且配有匹配OCT扫描的MHRC图像。* 队列A:诊断为干性AMD伴GA病变的患者眼:o 该队列包括存在GA病变的中期或晚期干性AMD患者,依据为诊所提供的诊断信息,或由Optina分析人员对HSI或OCT图像进行的可见评估。

  • 队列B:诊断为干性AMD且无GA病变的患者眼睛
    o 此队列包括根据诊所提供的诊断信息,或由Optina分析师对HSI或OCT图像进行的可见评估,确定为无GA病变的早期或中期干性AMD患者。
  • 队列C:年龄匹配的健康患者眼睛(无AMD或GA病变)
  • 此队列包括根据诊所提供的诊断信息,或由Optina分析师对HSI或OCT图像进行的可见评估,确定为视网膜健康的患者。
    知识转移与培训
    Optina促进了IOI对CapeStart研究人员的知识转移与培训课程。CapeStart研究人员接受了使用Optivizon查看软件的培训,该查看软件包含在已上市版本的

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

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