微睑缘剥脱术治疗前部睑缘炎

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04290455

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数据说明

条件：前部睑缘炎。本研究将是一项前瞻性、随机、配对眼试验。将有20例有症状的前部睑缘炎患者纳入研究，这些患者伴或不伴睑板腺功能障碍，且睫毛污染评分>1，标准患者眼干评估问卷评分（SPEED评分）≥1。睫毛污染分级标准定义为：0=睫毛清洁，1=轻微污染（睫毛受累>0但<25%），2=轻度（≥25%但<50%），3=中度（≥50%但<75%），4=重度（≥75%）。患者将从UCLA Jules Stein Eye Institute干眼门诊招募。将获取每位患者的知情同意。在进入研究前6周内接受过局部皮质类固醇治疗，或需要局部皮质类固醇或局部抗生素作为眼睑清洁辅助治疗的患者将被排除在研究之外。合并结膜炎或角膜病变的患者也将被排除。患者进入研究前使用的局部药物，如抗青光眼药物和人工泪液，将继续使用。

患者的一只眼将被简单随机分配到干预组，使用BlephExTM设备(1)进行睑缘和睫毛清洁。另一只眼将进入对照组，使用Optase湿巾以常规方式进行眼睑清洁。在筛选访视时，将评估眼干标准化患者评估（SPEED）问卷评分和眼睑污染情况，以招募符合条件的患者。在进行眼睑清洁之前，将使用德国韦茨拉尔的Oculus Keratograph 5M获取睑缘图像，并由两名独立观察者用于对睫毛污染和睑缘发红进行分级。每只眼的相关参数将分别进行评估。主要结局是症状，将使用眼干标准化患者评估问卷（SPEED）(2)进行评分，一

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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