毛周角化病研究者整体评估量表的开发与验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05535517

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：毛周角化病。这是一项前瞻性验证研究，旨在开发并验证用于毛周角化病的标准化IGA评分。首先，将使用毛周角化病患者的去标识化照片制定初步评分。这些照片仅用于为评估者制作培训幻灯片。拟议的评分，即毛周角化病面积指数（KPAI），是一个5点IGA评分（0-4），涵盖五个主要身体部位：面部、上肢、下肢、躯干和臀部，在活动性（红斑、皮肤粗糙和丘疹）和损伤（色素沉着和瘢痕）两个主要类别中最高为20分。最终评分最高为100分。这将与专门为毛周角化病定义的标准0-4 IGA评分（称为KP-IGA）进行比较。为期一天的评分活动已根据大疱性表皮松解症疾病活动性和瘢痕指数（EBDASI）验证（Loh等，2014）进行修改。该活动将在悉尼Kogarah的Premier Specialists进行，所有共同研究者将在这一单一研究地点亲自开展研究。

每位参与其中的皮肤科医生和医疗专业人员将在现场评分环节之前，通过培训照片幻灯片接受关于使用这些评分的培训。五名皮肤科医生和四名医疗专业人员将被随机分配，以5分钟的间隔对20名KP患者进行评估，使用提议的评分系统KPAI和KP-IGA评分。这些数据将用于评估评分者间可靠性。每位皮肤科医生或医疗专业人员将被随机分配，在查看其他患者后重新评分两名患者，以尽量减少回忆偏倚。随机分配将由一名未参与评分环节且与患者和评估者均无互动的研究人员进行。从这一部分收集的数据用于确定评分者内可靠性。每位参与者还将完成两份生活质量问卷：DLQI/CDLQI和HADS。这些数据将用于深入了解患者对KP的主观感知及心理影响。

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。