热成像在急诊科下肢蜂窝织炎诊断中的效用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04928235

标准获取流程：

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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：蜂窝织炎、皮肤及皮下组织感染。既往文献估计，急诊科对蜂窝织炎的误诊率超过30%，原因在于存在可模拟蜂窝织炎的疾病（称为假性蜂窝织炎）。这些诊断错误估计每年造成195万至515万美元的可避免医疗支出。通过热成像相机获取的客观皮肤表面温度测量，已被提出作为一种诊断辅助手段，可能减少疑似蜂窝织炎病例的诊断错误。最近一项研究发现，蜂窝织炎患者受累皮肤的最高温度显著高于假性蜂窝织炎患者，且蜂窝织炎患者受累部位与未受累部位之间的温度梯度显著高于假性蜂窝织炎患者。

本研究的总体目的是确定，在标准体格检查技术基础上，向医生提供可量化的皮肤表面温度信息，如何影响对潜在蜂窝织炎病例的诊断及诊断信心。研究的具体目标为：具体目标1：描述急诊科蜂窝织炎患者患肢与未患肢之间的温度差异。具体目标2：描述蜂窝织炎与假性蜂窝织炎病例之间的温度差异。具体目标3：确定在潜在蜂窝织炎的标准诊断评估中加入温度梯度量化后，如何改变诊断信心和准确性。研究人员将在威斯康星大学急诊科前瞻性招募最多560名因非创伤性下肢皮肤问题就诊、伴有可见红斑（疑似蜂窝织炎）的患者。将拍摄患肢和未患肢的热成像图和照片。

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。