联合唇腭裂与颅面质量改进与研究网络

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02702869

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：唇裂、腭裂、唇腭裂。本项目旨在为参与ACCQUIREnet的唇腭裂中心所治疗的所有唇裂和/或腭裂（CL/P）患者，实施一套前瞻性、标准化的数据收集系统。采用该前瞻性数据收集系统有两个主要目标：1. 实现按需和定期审查唇裂护理相关的安全性与结局数据以及团队绩效，用于内部审计和持续质量改进；2. 允许参与多中心、协作性质量改进项目和/或研究网络，这些项目和网络要求使用这些标准化数据收集方法。（这些合作在相应的IRB方案和数据传输协议中有所描述。患者隐私和机密性始终受到保护。）所有在参与ACCQUIREnet的唇腭裂中心接受治疗的CL/P患者都将被邀请参与本项目。杜克大学担任本研究的协调中心和统计支持中心。数据保存在本地安全的数据库中。

IRB方案详细说明了质量保证、数据监测和审计的方法。ACCQUIREnet中采用的数据字典包括CleftCap REDCap项目模板、CleftKit通用数据模型（PCORnet通用数据模型的扩展）、ICHOM唇裂护理综合评估标准集，以及CLEFT-Q患者报告结局手册，分别由国际健康结果测量联盟（ichom.org）和麦克马斯特大学维护。

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。