先天性双侧白内障视力恢复后的姿势稳定性与光流敏感性

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦先天性致密双侧白内障患者经手术恢复视力后的姿势稳定性与光流敏感性

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其他分类Postural controlCataract surgeryOptical Flow
Postural stability and optic flow sensitivity following sight restoration from congenital bilateral cataracts

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

先天性双侧白内障视力恢复后的姿势稳定性与光流敏感性

Postural stability and optic flow sensitivity following sight restoration from congenital bilateral cataracts

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦先天性致密双侧白内障患者经手术恢复视力后的姿势稳定性与光流敏感性。数据涵盖两项实验:实验一比较患者睁眼与闭眼时的站姿摇摆,发现其利用视觉稳定姿势的能力下降,但术后随时间有部分改善;实验二评估不同径向与平移光流条件下的表现。可用于研究视觉输入对姿势控制的作用及术后视觉功能康复(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):视觉对于维持平衡和促进运动至关重要。例如,光流为导航提供了关键的自身运动线索。先天性失明通常会导致姿势摇摆增加和导航能力受损。在此,我们研究了出生后数年接受先天性致密双侧白内障手术治疗的个体的姿势稳定性和光流敏感性。实验一评估了白内障治疗组参与者与对照组相比,在睁眼与闭眼状态下是否依赖视觉来稳定其站姿。与对照组不同,白内障治疗组参与者在睁眼时仅略微减少了摇摆,表明其利用视觉进行稳定的能力有所下降。有趣的是,他们在术后随时间有所改善,提示在利用视觉输入增强稳定性方面存在部分学习。实验二评估了不同的径向与平移光

【主题与分类】

主题标签:Postural control、Cataract surgery、Optical Flow。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac62660a8134050444e7cd297f5cecc7e8183ef0d5898d2728674b19d706a04e4

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

视觉对于维持平衡和促进运动至关重要。例如,光流为导航提供了关键的自我运动线索。先天性失明通常会导致姿势摇摆增加和导航能力受损。在此,我们研究了出生多年后接受先天性致密双侧白内障手术治疗的个体的姿势稳定性和光流敏感性。实验1评估了白内障治疗参与者在睁眼与闭眼相比时是否依赖视觉来稳定其站姿。与对照组相比,白内障治疗参与者睁眼时仅略微减少了摇摆,表明他们利用视觉进行稳定的能力有所降低。有趣的是,他们在手术后随时间有所改善,表明在利用视觉输入增强稳定性方面存在部分学习。实验2评估了不同的径向和平移光流模式是否对身体摇摆产生不同影响,这将表明错觉性感觉运动……在实验1中,白内障治疗参与者和视力正常的对照组站在放置在Nintendo Wii平衡板上的泡沫垫上。

他们的静态平衡在两种条件下被记录:睁眼和闭眼。在闭眼条件下,参与者被蒙上眼睛,以确保即使他们短暂睁开眼睛,仍然无法看到任何东西。两种条件的顺序在参与者之间进行了平衡,每种条件持续40秒。数据以30赫兹的采样率记录。通过确定每位参与者在每种条件下的95%置信椭圆面积来评估身体摇摆。在实验2中,我们测试了一组接受过白内障治疗的参与者、一组在正常视觉条件下测试的年龄匹配视力正常对照组,以及第二组在视觉模糊条件下测试的年龄匹配视力正常对照组。参与者在呈现静态基线(静态)期间接受测试,在此期间,一个300 d的静态场

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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