德国HHT全国认知宣传与牙科筛查呼吁

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03549949

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：遗传性出血性毛细血管扩张症、牙科疾病。德国自助小组自2017年4月起，每月记录患者和医生的咨询数量。2018年6月，计划在德国牙科协会及德国联邦基金牙医协会的期刊上发表一篇关于HHT的文章。该期刊分发给德国所有牙医，并作为他们的必备书籍。2017年总发行量为77,621份（http://www.aerzteverlag.de/portfolio/fachwissen-medizindental/zm-zahnaerztliche-mitteilungen/profil/ ）。文章描述了一例HHT合并肺动静脉畸形患者在牙科筛查后发生内脏脓肿的情况。如果牙医给患者开了抗生素预防，这些情况很可能得以避免。文章呼吁寻找毛细血管扩张。若发现毛细血管扩张，建议牙医询问患者或其亲属是否有鼻出血。若两者均符合，牙医应告知患者HHT相关信息，并提供德国国家自助小组的地址。3个月和6个月后，将在同一期刊上发布提醒。

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。