微血管与纤维化成像研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01758250

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：自身免疫性疾病、镰状细胞病、慢性移植物抗宿主病。本研究将采用激光多普勒血流仪（LDF）、激光多普勒成像（LDI）、正交偏振光谱成像（OPSI）、甲襞视频毛细血管镜（NVC）和光学相干断层扫描（OCT）评估以下受试者与健康受试者相比口腔黏膜和皮肤微血管功能及密度的差异：1）伴有皮肤受累的自身免疫性疾病：系统性硬化症（SSc）、局限性硬皮病、皮肌炎、皮肤狼疮和血管炎，2）镰状细胞病（SCD），3）慢性移植物抗宿主病（GVHD）。由于评估将在患者开始针对其疾病进行治疗之前和之后进行，因此微血管变化将与硬皮病和慢性GVHD患者的总体治疗反应进行比较，并确定这些成像技术在评估患者对这些疾病治疗的反应时是否能提供有价值且可重复的数据。此外，还将评估声辐射力脉冲（ARFI）在测定SSc、GVHD和局限性硬皮病患者皮肤厚度中的应用。

研究人员假设，自身免疫性疾病、镰状细胞病（SCD）和慢性移植物抗宿主病（GVHD）患者的血管和皮肤结构会发生改变。此外，他们还假设，诸如激光多普勒血流监测（LDF）、激光多普勒成像（LDI）、光学相干断层扫描（OCT）、甲襞视频毛细血管镜检查（NVC）、正交偏振光谱成像（OPSI）和声辐射力脉冲成像（ARFI）等成像手段能够量化这些结构变化，并可用于：1）检测早期疾病活动，2）量化并评估治疗反应，3）量化并与整体疾病活动度相关联。

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。