Elucid Labs AIDA™ 标注图像采集方案

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03621462

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：黑色素瘤（皮肤）、皮肤基底细胞癌、皮肤鳞状细胞癌。出现非典型皮肤病变的患者将由研究者按照其标准临床实践（不使用AIDA™）进行评估。如果符合纳入-排除标准的病变被转诊进行活检，将获取知情同意并纳入受试者。随后，受试者将接受AIDA™系统采集图像。所有计划进行活检的病变（A组）将连同最多2个符合纳入/排除标准但未转诊进行活检的额外病变（B组）一起进行成像。对于使用AIDA™成像的每个病变，研究者将手动分割病变图像，并列出任何有助于其建议进行活检或不进行活检的病变特征。研究者将首先根据显示的标准化皮肤镜图像，按照ABCD规则对病变进行评分。然后，他们将说明其诊断（恶性、发育不良或良性）以及使用视觉模拟量表表示的诊断置信度。一旦收集了标准皮肤镜诊断，将使用AIDA™软件输出重复该过程。

研究人员还将基于AIDA™深度图像提供病变深度的估计。所有活检结果将由病理学家记录。组织病理学判定将作为阳性（恶性/异型增生）或阴性（良性）的最终诊断。完整的去标识化病理报告也可能被收集。

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。