葡萄膜炎分类玻璃体标本综合分析:前瞻性多中心观察性研究数据
该数据集来自 datadryad.org,为一项在日本两家学术医疗中心开展的前瞻性多中心观察性研究,纳入191例患者共234眼,覆盖结节病、眼内肿瘤、病毒感染、非结节病及未知病因等多种葡萄膜炎病因

基本信息
资源简介
葡萄膜炎分类玻璃体标本综合分析:前瞻性多中心观察性研究数据
Data from: Comprehensive analysis of vitreous specimens for uveitis classification: a prospective multicentre observational study
该数据集来自 datadryad.org,为一项在日本两家学术医疗中心开展的前瞻性多中心观察性研究,纳入191例患者共234眼,覆盖结节病、眼内肿瘤、病毒感染、非结节病及未知病因等多种葡萄膜炎病因。玻璃体样本经流式细胞术、细胞学和多重组PCR分析,主要评估T细胞、B细胞及病原DNA等生物标志物的诊断价值。数据可用于葡萄膜炎病因分类与生物标志物诊断效能研究(来源 Dryad,https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定玻璃体生物标志物在葡萄膜炎患者中的临床相关性。设计:多中心、前瞻性、观察性研究。地点:日本两家学术医疗中心的葡萄膜炎门诊。患者人群:本研究纳入191例患者的234眼,涵盖多种葡萄膜炎病因:确诊结节病(46例患者的61眼)、疑似结节病(45例患者的60眼)、眼内肿瘤(27例患者的34眼)、病毒感染(18例患者的20眼)、非结节病(16例患者的16眼)及未知病因(39例患者的43眼)。观察程序:玻璃体样本(经睫状体平坦部玻璃体切除术获取)采用流式细胞术、细胞学和多重组PCR分析进行检测。主要结局指标:主要结局指标为玻璃体样本中多种生物标志物(T细胞、B细胞和病原DNA)的诊断价值。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI:doi:10.5061/dryad.597ch。
【主题与分类】
主题标签:flowcytometry analysis、vitreous sample、CD4/CD8 ratio、Uveitis。本站分类:眼病/虹膜炎。
【获取与许可】
源站页面:https://doi.org/10.5061/dryad.597ch
使用许可:https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.597ch
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 74.8 KB。
数据说明
Kazuichi Maruyama; Tohru Inaba; Sunao Sugita; Ryo Ichinohasama; Kenji Nagata; Shigeru Kinoshita; Manabu Mochizuki; Toru Nakazawa (2017). Comprehensive analysis of vitreous specimens for uveitis classification: a prospective multicentre observational study [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.597ch
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




