侧向偏盲患者盲视能力的解剖与功能预测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06636994

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：同向性偏盲、卒中、皮质盲、偏盲。同向性侧偏盲（HLH）的特征是半侧视野视力丧失，是卒中后最常见的神经视觉障碍。大量行为学和神经解剖学研究聚焦于盲视现象，即患者盲侧半视野中无意识的残余视觉能力。患者队列研究已揭示出不同类型的盲视，以及最初描述的这一现象发生率较低：（1）1型盲视（约12%），无意识视觉能力；（2）2型盲视，盲侧视野中伴随感觉的视觉能力（约18%）；（3）盲感，盲侧视野中有感觉但无视觉能力（约30%）；（4）无盲视（约40%）。HLH患者群体中这些盲视能力的异质性与患者的神经解剖和功能特征密切相关。

特别是，静息态功能成像（r-fMRI）和默认模式网络分析已突显出，两半球间（健康半球与受损半球之间）连接程度与自发性视野恢复速率之间存在显著相关性。据我们所知，这种功能连接程度尚未被研究与盲视能力的关系。然而，这一功能性MRI测量工具代表了患者在其盲视视野中残余表现的潜在预测因素，有助于评估视认知损伤程度，并最终调整个体化照护方案。

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。