新型头戴式视觉辅助设备在低视力患者中的评估
源站描述指出,低视力指经治疗或标准屈光矫正后仍存在视功能损害,较好眼视力低于 0.3 或视野半径≤20°,但仍可利用残余视力完成一定视觉活动;在中国,此类眼病可导致患者行为能力丧失,而规范化低视力康复治疗可帮助 90% 视觉损害患者提高残余视力利用率,是补偿视功能丧失的重要途径

基本信息
资源简介
新型头戴式视觉辅助设备在低视力患者中的评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为新型头戴式视觉辅助设备在低视力患者中的评估,覆盖 Glaucoma、Age-related Macular Degeneration、Retinitis Pigmentosa、Diabetic Retinopathy 等眼病导致的低视力人群。源站描述指出,低视力指经治疗或标准屈光矫正后仍存在视功能损害,较好眼视力低于 0.3 或视野半径≤20°,但仍可利用残余视力完成一定视觉活动;在中国,此类眼病可导致患者行为能力丧失,而规范化低视力康复治疗可帮助 90% 视觉损害患者提高残余视力利用率,是补偿视功能丧失的重要途径。该数据可用于低视力康复与视觉辅助设备相关研究(来源 clin。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Glaucoma、Age-related Macular Degeneration、Retinitis Pigmentosa、Diabetic Retinopathy。1. 低视力 低视力指患者即使经过治疗或标准屈光矫正后仍存在视功能损害。双眼较好中间眼视力低于 0.3,或视野半径≤20°,但仍具有利用残余视力执行一定视觉活动的能力。在中国,由眼部疾病(如 glaucoma、AMD、RP、DR)引起的低视力可导致患者行为丧失,而规范化的低视力康复治疗可帮助 90% 的视觉损害患者提高残余视力利用率,成为补偿该群体视功能丧失的重要途径。2. 低视力的视觉康复 视觉康复的最新定义是一种多模
【主题与分类】
主题标签:Glaucoma、Age-related Macular Degeneration、Retinitis Pigmentosa、Diabetic Retinopathy。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06076720
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06076720
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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
疾病:青光眼、年龄相关性黄斑变性、视网膜色素变性、糖尿病视网膜病变。1. 低视力 低视力是指患者即使经过治疗或标准屈光矫正后仍存在功能性视力损害。双眼中的好眼矫正视力低于0.3,或视野半径≤20°,但仍具有利用残余视力进行一定视觉活动的能力。在中国,由眼部疾病(如青光眼、AMD、RP、DR)引起的低视力可导致患者行为能力的丧失,而低视力的规范化康复治疗可帮助90%的视力损害患者提高残余视力的利用率,成为补偿该群体视觉功能丧失的重要途径。2. 低视力的视觉康复 视觉康复的最新定义是一种多学科综合康复治疗。
由眼科医生主导,根据光线情况,联合低视力辅具、低视力康复咨询师、专业治疗师、社会工作者和心理学家组成的多学科团队,运用物理、音频、电子、光学仪器及生活技能训练,帮助低视力患者利用其残余视力和可发展的技能来抵消视觉损伤的影响,以提高其自理能力和生活质量。治疗分为三个层次:发现、指导和转介;个体康复;多学科视觉康复。视觉康复的第一步通常是精确验光,以获得最佳矫正视力,这也是视觉康复成功的重要基础。在屈光矫正的基础上,通过为低视力患者提供合适的视觉辅具并进行相应的辅具使用训练,可以明显改善其日常生活能力和生活质量。视觉辅具一般分为近用和远用视觉辅具,其中近用视力和阅读能力
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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