白细胞介素及其他细胞因子联合OCT成像用于快速感染性角膜炎评估的验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05620264

标准获取流程：

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   • 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：细菌性角膜炎、真菌性角膜炎。角膜的感染性或炎症性病变（角膜炎）常见且威胁视力。它们是导致失明的第五大原因，尤其是感染性角膜炎，每年在全球造成200万新发失明病例。通常，通过从角膜刮取样本、随后进行革兰染色和微生物培养检查来确定细菌病原体的存在及其性质。治疗决策中的主要问题包括：细菌培养检测病原体所需时间较长（约一周）、敏感性相对较低，以及细菌对抗生素的耐药性日益频繁。在以往的小型研究中，光学相干断层扫描（OCT）结合泪液细胞因子分析被发现有助于区分引起角膜炎的不同病原体。这些研究似乎是角膜炎快速检测领域的颠覆性进展。然而，这些研究的问题在于样本量小以及使用了部分过时的设备。

获益/风险评估 尽管参与受试者没有直接获益，但研究结果有助于更深入地了解角膜炎的病程，并可能进一步改进疾病管理中的诊断工具。本研究未使用额外药物。本研究的结果可能有助于更好地理解角膜炎，并有助于实现更快、更有针对性的治疗。所有应用的测量技术均无痛。因此，风险获益比似乎是可以接受的。研究目标 主要目标：• 比较引起角膜炎的革兰氏阳性菌与革兰氏阴性菌之间泪膜中TNF-α水平差异（pg/ml）（非配对样本z检验）。次要目标：* 开发一种算法，旨在利用细胞因子水平和OCT检查结果帮助区分引起角膜炎的不同病原体。本研究的这一部分将是实验性的（偏最小二乘回归

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。