低视力日常生活虚拟辅助的神经生理与功能效应数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦视觉障碍人群中的低视力参与者及匹配对照,在受控实验室与真实环境中完成行走、导航、信息收集和目标识别/触及等任务

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其他Visual Impairment
Virtual Assistance for Daily Living: Neurophysiological and Functional Effects in Low Vision

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

低视力日常生活虚拟辅助的神经生理与功能效应数据集

该数据集英文名为 Virtual Assistance for Daily Living: Neurophysiological and Functional Effects in Low Vision,来源于 clinicaltrials.gov,主题标签为视觉障碍(Visual Impairment)。数据集围绕低视力参与者及匹配对照展开,受试者需在受控实验室与真实环境中完成行走、导航、信息收集以及目标识别与触及等任务。研究在任务过程中同步采集生理、生物力学与认知等多维度指标,并评估 VIS4ION 在改善低视力使用者场景理解、导航效率、身体活动水平以及健康、意识、认知负荷和安全性等方面结局的潜在作用。研究任务涵盖障碍物穿越、双任务行走以及不同条件下的目标识别与触及等类型。该数据集适合关注视觉障碍人群功能表现、辅助技术评估及多模态生理与行为测量的研究场景。

【数据集背景】

该数据集聚焦视觉障碍人群中的低视力参与者,并设置匹配对照,用以在受控实验室与真实世界环境中考察日常行走、导航、信息收集和目标识别与触及等任务中的表现。研究关注的核心是 VIS4ION 这一辅助方案对低视力使用者的潜在作用,包括改善场景理解、提升导航效率、增加身体活动(如步数、中等强度等效分钟数),以及在健康、意识、认知负荷和安全性等方面带来更好的结局。数据集所属分类为循环系统疾病 / 其他,主题标签为视觉障碍。

【数据内容】

数据内容涵盖任务过程中采集的多类测量:生理指标(例如皮肤电活动、心率、脑活动、眼动)、生物力学数据(例如步态、姿势、肢体运动)以及认知指标。研究任务包括障碍物穿越、双任务行走,以及在不同条件下(如室内与室外)进行的目标识别与触及。参与者包括低视力人群及匹配对照,任务场景兼有受控实验室与真实世界环境。源站描述在“室内 vs”处截断,室外等具体条件类别未完整给出,源站未提供更细的任务条件划分。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。采集方式为在受控实验室和真实世界环境中组织参与者完成行走、导航、信息收集、目标识别与触及等任务,并在任务全程同步记录生理、生物力学与认知测量。参与对象为低视力参与者及匹配对照。源站未提供样本量、采集设备型号、采样频率、采集时间跨度等具体信息。

【适用场景】

该数据集可用于研究与评估低视力人群在行走、导航、信息收集和目标识别与触及等日常任务中的生理、生物力学与认知表现,也可用于考察辅助技术(如 VIS4ION)在场景理解、导航效率、身体活动水平、健康、意识、认知负荷和安全性等方面的潜在效果。其受控实验室与真实世界相结合的任务设计,适合开展多模态测量融合分析以及低视力与匹配对照之间的比较研究。源站未提供具体适用分析方法的说明。

【使用方法】

源站未提供数据访问方式、文件组织格式、字段说明、预处理流程或使用许可等具体使用说明。

【质量与限制】

源站描述在“室内 vs”处截断,任务条件的完整划分未给出;源站未提供样本量、数据规模、缺失情况、质量控制措施或已知偏差等质量相关信息。该数据集分类为循环系统疾病 / 其他,与视觉障碍主题标签并存,具体归类依据源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可条款信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07442461

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:视觉障碍。低视力参与者及匹配的对照组将在受控实验室和真实世界环境中完成行走、导航、信息收集以及物体识别/触及任务。在这些任务过程中,将收集生理指标(如皮肤电活动、心率、脑活动、眼动)、生物力学数据(如步态、姿势、肢体运动)和认知指标。将专门评估VIS4ION在改善低视力用户场景理解、导航效率、增加身体活动(如步数、中等强度等效分钟数)方面的潜力,以及其在健康、意识、认知负荷和安全性方面促进改善结果的潜力。研究任务包括在不同条件下(室内与室外;使用与不使用VIS4ION)进行障碍物跨越、双任务行走和物体识别/触及。一部分参与者将长期使用VIS4ION,以评估其在真实世界环境中对日常生活活动的影响。

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

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