利用3D成像进行烧伤创面评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06938061

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：烧伤、皮肤二度烧伤、皮肤三度烧伤、皮肤一度烧伤。本前瞻性队列研究的目的是确定DermaMonitor相机能否准确测定一度、二度或三度烧伤患者的烧伤面积，探索性目标为测试一种用于判断烧伤深度的新型人工智能（AI）程序。主要目标为：1. 本研究的主要目标是评估使用DermaMonitor伤口相机对烧伤面积进行分类的客观流程。2. 本研究的探索性目标是开始训练人工智能（AI）程序，利用该新型伤口相机的3D图像对烧伤深度（一度、二度、三度）进行分类。研究人员将把DermaMonitor的面积分类和AI深度分类与临床医生的判定进行比较。参与者将对其烧伤部位进行拍摄。拍摄完成后即结束参与。

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。