视力之力：先天性白内障视力恢复后听觉空间校准
早期视觉剥夺通常也会导致其他感觉通道（如听觉）的空间认知受损。有观点认为，这是因为视觉提供最准确的空间信息，在发育过程中也被用作校准其他感觉通道空间的参照
基本信息
资源简介
视力之力：先天性白内障视力恢复后听觉空间校准
该数据集围绕先天性白内障患者视觉恢复后的听觉空间感知校准问题展开，英文名称为“The power of vision: Calibration of auditory space after sight restoration from congenital cataracts”，在站内归入眼及附器疾病 / 其他分类，来源为 search.dataone.org。源站描述指出，早期视觉剥夺通常还会导致其他感觉通道（如听觉）的空间认知受损；一种观点认为，这是因为视觉能提供最准确的空间信息，在发育过程中被用作校准其他感觉通道空间感知的参照。该研究通过两项实验，评估了先天性双侧白内障患者在出生数年后接受手术恢复视力后的听觉空间感知，发现早期视觉剥夺数年后恢复视力可促使听觉空间感知变得更准确、更精确。数据集以 CC0 1.0 公有领域贡献许可发布。
【数据集背景】
早期视觉剥夺的影响并不局限于视觉本身。源站描述明确指出，早期视觉剥夺通常也会导致其他感觉通道（如听觉）的空间认知受损。对此的一种解释是，视觉提供了最准确的空间信息，因此在发育过程中被用作校准其他感觉通道空间感知的参照。该数据集对应的研究正是围绕这一背景问题展开：当先天性双侧白内障患者在出生数年后通过手术恢复视力时，其听觉空间感知会发生怎样的变化。研究关注的是视觉经验缺失与恢复对跨感觉通道空间校准能力的影响。
【数据内容】
源站描述显示，该研究通过两项实验评估先天性双侧白内障患者的听觉空间感知。研究对象为患有先天性双侧白内障、并在出生数年后接受手术恢复视力的个体。研究的主要发现是：早期视觉剥夺持续数年后实现视力恢复，可以促使听觉空间感知发展得更加准确和精确。源站描述未提供数据集内具体文件、变量、记录数量或测量指标的详细说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 search.dataone.org。源站描述说明，研究在两项实验中评估了先天性双侧白内障患者在接受视力恢复手术后的听觉空间感知。关于采集地点、采集时间、样本量、实验设备与具体流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集可用于关注早期视觉剥夺与跨感觉通道空间认知关系的研究场景，例如探讨视觉经验在听觉空间感知校准中的作用，以及视力恢复后听觉空间能力变化的分析。也可用于涉及先天性白内障术后感觉功能评估的相关研究参考。源站未提供更具体的适用场景说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的使用方法、文件组织方式或分析流程说明。
【质量与限制】
源站描述未提供数据质量评估、样本规模、实验重复性或其他限制条件的具体信息。该数据集在站内分类为眼及附器疾病 / 其他，相关质量与限制说明源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用 CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可。引用该数据集时，应遵循该许可要求；源站未提供具体的引用格式或推荐引用文献信息。
下载信息
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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
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
早期视觉剥夺通常还会导致其他感觉通道（如听觉）的空间认知受损。有观点认为，这是因为视觉提供了最准确的空间信息，因此在发育过程中也被用作校准其他感觉通道空间的参照。本研究发现，早期发病的视觉剥夺持续数年后进行视力恢复，可以促进更准确、更精细的听觉空间感知的发展。在两项实验中，我们评估了患有先天性双侧白内障并在出生数年后接受手术恢复视力的个体的听觉空间感知。
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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