Odesa Criteria 2026 用于自身免疫性胰腺炎验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07536841

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

研究条件：自身免疫性胰腺炎、IgG4相关性疾病、胰腺癌、慢性胰腺炎。本研究采用双向性设计，同时纳入回顾性和前瞻性数据收集。自身免疫性胰腺炎（AIP）因其临床表现异质性大，且与胰腺癌及其他炎症性疾病存在重叠，诊断仍具挑战性。敖德萨标准2026（OC26）被开发为一种灵活的、基于领域的积分评分系统，整合了四个诊断领域：形态学、血清学、临床特征和组织学。每个领域贡献加权分值，累加至总诊断评分，从而能够在不同患者表型中实现结构化且可重复的评估。本双向性观察性研究评估OC26在真实世界临床实践中的诊断性能。研究以最终临床诊断作为参考标准，评估敏感性、特异性、预测值、似然比及总体诊断准确性。

补充分析包括各领域评分的观察者间一致性、单个领域的诊断性能、OC26总分的ROC曲线分析以及最佳诊断截断值的确定。本研究旨在验证OC26作为一种实用、可扩展且可重复的自身免疫性胰腺炎诊断工具，支持其在常规临床工作流程中的应用及未来国际指南的制定。

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。