聚焦超声刺激与沉浸式虚拟现实用于卒中后视觉恢复

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06875206

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

疾病条件：卒中、视野缺损、脑血管意外后视野缺损、偏盲、象限盲、枕叶梗死、视野性偏盲。随机化访视与首次干预访视：随机化访视与首次干预视力检查将在同一天进行。受试者将被“随机”分配至下述研究组之一。* 第1组（假刺激组）：非活性LIFU + VR * 第2组（活性组）：LIFU + VR 受试者及开展本研究的研究者均不会知晓受试者所在组别。假LIFU：装置设置与活性刺激组相似，区别在于LIFU探头与头皮之间放置一个高声阻抗圆盘，该圆盘可模拟轻微嗡嗡声的听觉感受，但会将超过95%的能量衰减，使其无法进入大脑。假刺激与活性刺激的可听声音几乎完全相同。干预访视（21天内9次访视，每次约2.5小时）：在这些访视中，受试者将接受研究性干预。包括30分钟的VR会话和20分钟的活性LIFU或非活性LIFU治疗。

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。