UK Biobank眼科OCT数据
UK Biobank眼科影像字段含黄斑OCT，可用于ERM表型算法研究，来自UK Biobank Showcase数据库，数据格式为多模态，适用于分类任务，许可证为UK Biobank Access Agreement。
基本信息
资源简介
UK Biobank眼科OCT数据
【一句话概览】
该类别包含用于评估“前瞻记忆”的问题数据。在触屏认知部分早期，参与者会看到提示：游戏结束时将展示四个彩色形状并要求触摸蓝色方块，但为测试记忆，实际需触摸橙色圆圈。该类别涵盖首次和最终答案、尝试历史及作答时间，标签为认知功能、前瞻记忆、评估中心（来源 biobank.ndph.ox.ac.uk）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Category 100031》。
【数据内容】
源站原始描述：This category contains data on a question designed to assess ''Prospective Memory''. Early in the touchscreen cognitive section, the participant is shown the mesage "At the end of the games we will show you four coloured shapes and ask you to touch the Blue Square. However, to test your memory, we want you to actually touch the Orange Circle instead." This category includes data on the first and final answer, the history of attempts and the time it took to answer
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：此类别包含用于评估“前瞻记忆”的问题数据。在触摸屏认知部分的早期，参与者会看到一条信息：“在游戏结束时，我们将展示四种彩色形状，并要求您触摸蓝色正方形。然而，为了测试您的记忆力，我们希望您实际触摸橙色圆形。”此类别包括首次和最终答案的数据、尝试历史以及回答问题所用的时间。
【主题与分类】
主题标签：Cognitive function、Prospective memory、Assessment centre。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://biobank.ndph.ox.ac.uk/showcase/label.cgi?id=100031
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://biobank.ndph.ox.ac.uk/showcase/label.cgi?id=100031
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
UK Biobank眼科影像字段含黄斑OCT，可用于ERM表型算法研究。
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。
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