多感官训练改善先天性白内障术后视恢复的空间认知发展

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/mf48nrdf55.1

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 865.3 KB。

数据说明

在本研究中，我们开发并应用了一种多感官训练程序，以改善那些在出生后数年才接受先天性白内障手术治疗的儿童和青少年的空间表征和移动能力。该训练将增强的视听反馈与身体运动相结合。埃塞俄比亚接受白内障治疗的参与者在仅训练一周后，其空间表征和导航环境的能力就得到了改善。这种改善与一组盲童的改善相当，后者接受的是将运动与仅听觉反馈相结合的训练程序。本研究结果表明，通过有针对性的训练项目来加强身体运动与其感官反馈之间的自然关联（在本例中为听觉或视听增强反馈），可以增强空间认知和感觉运动空间技能。我们通过在训练前后对参与者进行的一系列测试来评估训练的有效性。

本数据集包含所有接受白内障治疗的参与者（术后组）和盲人参与者（盲组）在训练前后的全部数据，并包括一组典型视力对照组参与者（视力正常组）和一组参与对照精神运动活动的视觉障碍对照组（盲及低视力对照组）。Excel文件的每个工作表报告了4个组（术后组、盲组、视力正常组、盲及低视力对照组）在每项测试（听觉和视觉定位、听觉空间平分、移动能力：伸手够声源、移动能力：起立行走计时、身体中线、抓握）中的所有试验。最后一个工作表报告了我们在部分参与者中进行的随访测试。每项测试的图例报告在每个工作表的前几行。

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。