Moorfields 年龄相关性黄斑变性数据库一至两年视觉结局：回顾性队列研究与开放科学资源
该数据集来自英国 Moorfields 年龄相关性黄斑变性数据库，为回顾性、比较性、非随机化的电子病历队列研究数据，提取时间为 2008 至 2018 年
基本信息
资源简介
Moorfields 年龄相关性黄斑变性数据库一至两年视觉结局：回顾性队列研究与开放科学资源
One and two year visual outcomes from the Moorfields age-related macular degeneration database: a retrospective cohort study and an open science resource
该数据集来自英国 Moorfields 年龄相关性黄斑变性数据库，为回顾性、比较性、非随机化的电子病历队列研究数据，提取时间为 2008 至 2018 年。源站描述显示数据库含 8174 眼/6664 例患者、120756 条单条记录，纳入分析时采用每例患者一眼，共 3357 眼/患者（61% 为女性）。数据覆盖接受 anti-VEGF 治疗的 neovascular AMD 患者，可用于分析一至两年治疗结局，并以去标识化原始数据形式开放共享，支持 AMD 领域的进一步研究（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的：分析来自一个大型、单中心、精心整理数据库（8174 眼/6664 例患者，含 120756 条单条记录）中接受抗血管内皮生长因子（VEGF）治疗的 neovascular 年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的治疗结局，并共享临床数据。通过公开提供去标识化原始数据，我们旨在促进 AMD 的进一步研究，并为该领域未来工作树立先例。环境：回顾性、比较性、非随机化电子病历（EMR）数据库队列研究，数据来自英国 Moorfields AMD 数据库，提取时间为 2008 年至 2018 年。参与者：每例患者纳入一眼，共 3357 眼/患者（61% 为女性）。提取标准为 ≥ 1 次 ranibizumab 或 aflibercept 注射、EMR 诊断字段录入“AMD”、以及至少一年随访。排除标准
【主题与分类】
主题标签：Age-related macular degeneration、anti-VEGF、ranibizumab、choroidal neovascularization、Visual outcome、aflibercept、Electronic medical record。本站分类：眼病/湿性黄斑变性。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac4a626f690d93de1604eeaeb01679a2f1ccaa9d288604f7b7fc340982bf86c51
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
下载信息
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- 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:
数据说明
目的：分析接受抗血管内皮生长因子（VEGF）治疗的新生血管性年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的治疗结果，并分享来自一个大型、单中心、精心整理数据库（8174只眼/6664名患者，共120756条单条记录）的临床数据。通过公开我们的去个人化原始数据，我们旨在促进AMD领域的进一步研究，并为该领域的未来工作树立先例。研究环境：回顾性、比较性、非随机化的电子病历（EMR）数据库队列研究，基于英国Moorfields AMD数据库，数据提取时间为2008年至2018年。研究对象：每名患者纳入一只眼，共3357只眼/名患者（61%为女性）。纳入标准为：至少接受1次雷珠单抗或阿柏西普注射、EMR诊断字段中录有“AMD”、以及至少一年的随访。排除标准为：首次注射日期未知、以及在Moorfields常规临床诊疗之外接受治疗……
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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