眨眼练习研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07554937

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

疾病：干眼病（DED）、青光眼。干眼病（DED）是一种慢性、多因素的眼表疾病，以泪膜不稳定、炎症和眼部不适为特征。在青光眼患者中，DED的患病率显著更高，这主要归因于长期使用局部降眼压药物。其中许多药物含有防腐剂，如苯扎氯铵，这些防腐剂与眼表毒性、泪膜破坏和炎症相关。因此，青光眼患者经常出现干眼症状加重、生活质量下降以及治疗依从性降低，可能影响疾病控制并增加视力丧失的风险。除药物因素外，行为因素如眨眼减少或不完全眨眼在DED的发生和进展中也起着重要作用。眨眼不足会损害泪膜分布，减少脂质层的补充，并增加泪液蒸发。这些影响在长时间视觉任务（如使用屏幕）期间尤为明显。

尽管眨眼动力学对眼表健康的重要性已为人所知，但目前青光眼患者干眼症的管理策略主要侧重于药物或手术方法，对可改变的行为干预关注有限。眨眼练习作为一种有前景的非药物策略，已显示出改善泪膜稳定性和眼表功能的潜力。此前在非青光眼人群中的研究表明，结构化的眨眼练习可以改善泪膜参数、睑板腺功能和主观舒适度。然而，评估此类干预措施在青光眼患者中有效性的证据有限，而青光眼患者由于长期用药暴露而属于高风险人群。本研究是一项前瞻性、对照干预试验，旨在评估结构化眨眼练习对主观症状

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。