青光眼患者视觉通路3tesla-MRI分析

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01621841

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

条件：青光眼，各向异性分数。青光眼是一种神经退行性疾病，是全球第二大致盲原因。眼内压（IOP）是最常见的危险因素，但并非唯一因素，正常眼压性青光眼即为例证。一些研究已报道在MRI检查中可观察到视路病变，MRI 3T（3特斯拉磁共振成像）通过提高空间分辨率，结合弥散张量成像（DTI）及各向异性分数，有助于分析视觉通路并确定其与阿尔茨海默病等神经退行性疾病的关联。研究者拟比较青光眼患者与年龄、性别匹配的健康受试者之间视觉通路的体积和结构。青光眼是一种以视网膜神经节细胞丢失、视野恶化和视神经凹陷为特征的神经退行性疾病。一些研究提示青光眼中整个视觉通路均可能受损。近期，一项德国研究在MRI 3T中证实，与健康受试者相比，青光眼患者的视辐射体积显著减小。

一些作者还提出，青光眼可能与其他神经退行性疾病，如阿尔茨海默病，存在相似之处。3T MRI和DTI技术能够以高空间分辨率研究视觉通路。分数各向异性是微结构的一个标志。

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。