Deepview HHF 训练与验证研究
Deepview HHF 训练与验证研究来自 clinicaltrials.gov，聚焦烧伤与烧伤损伤的诊断。该研究旨在扩展 DeepView AI System 的应用范围，使其能够评估手部、头面部和足部的烧伤
基本信息
资源简介
Deepview HHF 训练与验证研究
来自 clinicaltrials.gov，聚焦烧伤与烧伤损伤的诊断。该研究旨在扩展 DeepView AI System 的应用范围，使其能够评估手部、头面部和足部的烧伤。研究将采集这些部位的新烧伤图像，部分用于改进和重新训练 AI 系统，部分用于测试更新后系统的性能，两类图像同时采集，并与身体其他部位的既有图像合并，以判断更新后的 AI 系统是否达到或优于先前版本。对于需要手术切除的研究烧伤参与者，研究站点临床医生将按标准化方案采集穿刺活检（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：烧伤、烧伤损伤、诊断。本研究旨在帮助扩大DeepView AI系统的应用范围，使其能够评估手部、头/面部和足部的烧伤。为此，本研究将收集这些部位烧伤的新图像。其中一些图像将用于改进和重新训练AI系统，另一些将用于测试更新后系统的性能表现。两种用途的图像将在同一时间收集。随后，来自手部、头/面部和足部的新图像将与来自其他身体部位的现有图像合并。这将使研究人员能够确定更新后的AI系统是否与之前版本的技术表现相当或更优。对于需要手术切除的研究烧伤参与者，研究中心的临床医生将按照标准化的烧伤创面穿刺活检采集方法，从研究烧伤部位采集穿刺活检组织。
【主题与分类】
主题标签：Burns、Burn Injury、Diagnostic。本站分类：损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07677657
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07677657
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：烧伤、烧伤损伤、诊断。本研究旨在帮助扩大DeepView AI系统的应用范围，使其能够评估手部、头/面部和足部的烧伤。为此，本研究将收集这些部位烧伤的新图像。其中一些图像将用于改进和重新训练AI系统，另一些将用于测试更新后系统的性能表现。两种用途的图像将在同一时间收集。随后，来自手部、头/面部和足部的新图像将与来自其他身体部位的现有图像合并。这将使研究人员能够确定更新后的AI系统是否与之前版本的技术表现相当或更优。对于需要手术切除的研究烧伤参与者，研究中心的临床医生将按照标准化的烧伤创面穿刺活检采集方法，从研究烧伤部位采集穿刺活检组织。
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。
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