Dream OCT性能评估：AP研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07355491

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：青光眼患者、视网膜患者、角膜异常眼、正常健康眼。本研究旨在评估新型扫频源OCT成像设备VG200D的临床性能，并评估其与对比器械Cirrus 5000的实质等同性。临床性能将通过OCT测量参数的一致性和精密度分析进行评估。实质等同性的证据将通过确立器械间等效的精密度结果，并在大多数参数上达到预设的精密度和一致性性能目标来获得。本研究的主要目的是评估VG200D与对比器械Cirrus之间测量的一致性和精密度。主要终点包括：正常眼和角膜异常眼的前节OCT角膜及上皮厚度测量的一致性和精密度结果，以及正常眼、青光眼眼和视网膜病变眼的后节OCT视网膜、神经节细胞+IPL、RNFL和视神经测量的一致性和精密度结果。

这是一项前瞻性比较研究，将在美国的一个临床中心开展。签署知情同意书并符合所有纳入和排除标准的受试者将使用研究器械和对比器械（分别为VG200D和Cirrus）获取图像。入组本研究的受试者将被确认具有正常健康眼、视网膜病变眼、青光眼眼或角膜异常眼。入组后将通过全面的临床检查确定眼部状态。除正常眼外，入组受试者可能患有一种以上的眼部病变。若受试者患有一种以上的眼部病变，研究者将根据临床上更具意义（更严重）的眼部病变将其纳入研究组。本研究将进行两种主要类型的分析，包括1）精密度分析和2）一致性分析。

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。