HappyOrNot® Smileys 与视觉模拟量表（VAS）在前列腺增生泌尿症状评估中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07269652

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

疾病：前列腺增生。引言 目前已开发出多种经过验证的问卷，采用不同的题目组合与评分方法，用以评估泌尿系统症状的严重程度及其影响。尽管这些测试能够准确评估患者的症状及由此带来的困扰，但其临床实用性有限。部分患者在没有帮助的情况下难以完成和理解这些问卷。此外，基于数值对多条目问卷进行分析耗时较长，且其在临床实践中的可重复性也值得怀疑。一种简单、易于使用且易于重复的测试方法对于评估泌尿系统症状的严重程度及影响将具有重要价值。视觉模拟评分法（VAS）可能是其中一种选择，患者在一段10厘米长的线段上评估症状严重程度或困扰程度，线段一端代表无症状/无困扰，另一端代表最严重的症状/困扰。VAS量表已成功应用多年，尤其是在疼痛评估领域。

例如，在泌尿妇科疾病中，与经过验证的问卷相比，VAS已被证明是一种功能性和可重复性的工具。然而，也有关于其在评估女性尿失禁方面应用的负面发现报道。VAS用于评估男性下尿路症状已有研究。该研究将VAS与IPSS问卷评估的七项症状进行了比较，发现两者具有良好的相关性。在接受放射治疗的前列腺癌患者中，也进行了VAS与IPSS的比较研究，其中VAS在测量生活质量方面甚至优于IPSS。VAS用于泌尿系统症状的临床验证已在一项纳入1，000名男性的研究中报道，显示其与IPSS和尿流率测定均具有良好的相关性。在我们自己的初步研究中，VAS在评估前列腺切除术后泌尿系统症状时与EPIC-26问卷具有良好的相关性。另一种评估泌尿系统症状的非常简便的方法

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。