脑小血管病患者眼动与白质高信号特征关联性研究 - 补充材料
该数据集以表格形式提供了脑小血管病（CSVD）患者的临床与眼动特征数据，包含人口统计学信息、临床指标以及详细的眼动参数，并附有眼动特征与白质高信号严重程度（Fazekas总分）的回归分析结果，主要用于神经影像学和老年病学研究，探索眼动作为脑小血管病神经影像改变生物标志物的潜力。
基本信息
资源简介
脑小血管病患者眼动与白质高信号特征关联性研究 - 补充材料
【一句话概览】
该研究关注脑小血管病患者中眼动与白质高信号特征之间的关联，相关成果以补充材料形式呈现，涉及脑小血管病、白质高信号和眼动三个主题（来源 scidb.cn）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Association between eye movement and and white matter hyperintensity characteristics in patients with cerebral small vessel disease - Supplementary Materials》。
【主题与分类】
主题标签：cerebral small vessel disease、white matter hyperintensity、eye movement。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=91f7da963b304b92a68ef40a8c7e92f6
下载信息
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数据集获取
源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=91f7da963b304b92a68ef40a8c7e92f6
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- 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
该数据集是医学研究论文《脑小血管病患者眼动与白质高信号特征关联性研究》的补充材料，包含三张补充表格。数据表格记录了脑小血管病（CSVD）患者的临床与眼动特征：补充表1展示了按Fazekas总分分组的患者人口统计学和临床特征；补充表2展示了对应分组的患者眼动特征；补充表3则提供了眼动特征与Fazekas总分之间关联性的多元线性回归分析结果。该数据集来源于中南大学湘雅医院等机构的研究，主要用于神经影像学、老年病学及生物标志物探索等领域，旨在研究眼动参数作为脑小血管病神经影像学改变（白质高信号）潜在生物标志物的可能性。
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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