远程温度与视觉监测辅助管理糖尿病足溃疡

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06782386

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   • 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：糖尿病足溃疡（DFU）。本研究是一项前瞻性、多中心、观察性研究，旨在评估使用OneStep Foot Scanner™进行远程热视觉监测（RTVM）在高危人群中早期发现糖尿病足溃疡（DFU）的效用。DFU代表着重大的临床和经济负担，常导致严重并发症，包括感染和截肢。早期发现和干预对于降低发病率和改善患者预后至关重要。主要目标是比较使用RTVM的参与者与匹配的历史对照组在就诊时Wagner 2期或更高分期DFU的发生率。次要目标包括无溃疡生存期、无截肢生存期、新发DFU首次评估时间以及医疗资源利用率。探索性终点包括评估神经病变特异性生活质量以及评估RTVM对DFU和截肢护理成本的经济影响。

本研究将招募约100名年龄在18岁及以上、确诊患有1型或2型糖尿病、且在过去五年内有足底糖尿病足溃疡愈合史的参与者。符合条件的参与者将从多达30个SerenaGroup®临床中心招募。参与者将每日使用OneStep Foot Scanner™采集足底的热成像和视觉数据，这些数据将被分析以识别炎症迹象、潜在溃疡或其他异常。采集的数据将由医疗专业人员定期审查，以发现需要干预的迹象。参与者将被随访12个月，在此期间他们将接受定期临床评估和远程监测评估。本研究不仅将评估RTVM在减轻糖尿病足溃疡严重程度方面的有效性，还将探讨其对医疗费用、生活质量及整体疾病管理策略的影响。本研究旨在提供c

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。