驾驶模拟器环境中的中距离视觉:J&J EYHANCE 与常规单焦点 IOL 的比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及眼及附器疾病领域的其他类研究,主题为驾驶模拟器环境中的中距离视觉

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clinicaltrials
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其他Lenses, IntraocularPseudophakiaNear VisionDriving
Intermediate Vision in a Driving Simulator Environment: Comparison of the J&J EYHANCE With a Conventional Monofoc. IOL

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

驾驶模拟器环境中的中距离视觉:J&J EYHANCE 与常规单焦点 IOL 的比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及眼及附器疾病领域的其他类研究,主题为驾驶模拟器环境中的中距离视觉。研究比较双侧 EYHANCE IOL 与双侧常规单焦点 IOL 患者在夜间驾驶条件下、驾驶模拟器中的(低对比度)视力和对比敏感度,并在无眩光和有静态眩光两种条件下评估视觉功能,同时评估个体反应时间、扫描路径特征、重测信度以及患者对(中距离)视觉和眩光相关视觉损害的自评。模拟器中要求患者以 40 km/h 恒定速度在虚拟直线路段行驶,通过三个位置呈现 8 方位 LANDOLT C 来测试视力或对比敏感度(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:人工晶状体、人工晶状体眼、近视力、驾驶。比较双侧 EYHANCE IOL 或双侧常规单焦点 IOL 患者在夜间驾驶条件下、驾驶模拟器中中距离的(低对比度)视力(VA)和对比敏感度(CS)。驾驶模拟器中的视觉功能测试将在无眩光和(静态)眩光两种条件下进行评估。此外:评估个体反应时间、扫描路径特征、重测信度评估,以及(中距离)视觉和眩光相关视觉损害的自评。模拟器:指示患者以 40 km/h 的恒定速度在虚拟路线(直线车道)上行驶。为测试(低对比度)视力或对比敏感度,在三个位置(模拟器车内、A

【主题与分类】

主题标签:Lenses, Intraocular、Pseudophakia、Near Vision、Driving。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04059289

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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。

数据说明

条件:人工晶状体、假晶状体状态、近视力、驾驶。比较双侧植入EYHANCE人工晶状体或双侧植入常规单焦点人工晶状体的患者在驾驶模拟器中夜间驾驶条件下的中间距离(低对比度)视力(VA)和对比敏感度(CS)。驾驶模拟器中的视觉功能测试将在无眩光和(静态)眩光两种条件下进行评估。此外:评估个体反应时间、扫视路径特征、测试-重测信度评估,以及(中间)视力和眩光相关视觉损伤的自我评估。模拟器:指示患者以40 km/h的恒定速度在虚拟路线(直线车道)上驾驶。

为测试(低对比度)视力和对比敏感度,在三个位置(模拟汽车AUDI A4内,英戈尔施塔特/联邦德国)呈现8方位LANDOLT C视标:(i)仪表板中心(距离0.xx米)(ii)导航监视器中心(y.yy米)(iii)后视监视器中心(z.zz米)。必须采用高分辨率声学注意力引导,使患者的视线立即朝向上述三个视觉刺激位置(i-iii)。记录患者反应,并可从记录中提取反应时间。临床眼科-光学检查 * 医学/眼科病史 * (未矫正和最佳矫正)视力(右眼、左眼、双眼),使用远距离和中距离(66厘米)8方位LANDOLT C视标。

  • LANG I 立体视觉测试(近距离)
  • 眼位与眼球运动
  • 传出与传入瞳孔运动状态
  • 无眩光/有眩光条件下的中间视觉对比敏感度(Optovist,VISTEC Inc./Olching/FRG)
  • 眼内杂散光感知(Q-Quant,OCULUS Inc,Wetzlar/FRG)
  • 裂隙灯(前节)
  • 检眼镜(中心眼底与固视)
  • 主要目标:在预设低对比度水平1:2.7(logCS = 0.2)下记录对数视力(logVA),以及在预设视力水平下记录对数对比敏感度(logCS)

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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