视网膜疾病功能视觉的虚拟现实移动评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04289571

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：视锥-视杆细胞营养不良、视杆-视锥细胞营养不良。目的：由于缺乏合适的结局指标，为晚期视网膜疾病设计临床试验是一项尤为困难的挑战。诸如视野和通过多模态成像测量的萎缩面积等临床指标在该人群中可能变异性很大和/或难以测量。视力受损者残疾的主要因素之一是行动能力差，而行动能力是一项用于评估低视力患者视觉引导行为的生活质量指标。我们研究的目标是确定来自近期开发的虚拟现实（VR）行动能力评估工具的参数是否可作为晚期视网膜疾病参与者功能性视力的生物标志物。长期目标是确定VR行动能力评估工具的参数能否记录功能性视力的纵向变化，并作为晚期视网膜疾病参与者临床试验的合适结局指标。研究人群：将招募最多120名视网膜疾病参与者和45名健康志愿者。

视网膜疾病参与者人数上限设定为120人，以便形成人数大致相等的两组，即60名视杆-视锥细胞变性（RCD）参与者和60名视锥-视杆细胞变性（CRD）参与者，分别代表周边视野缩窄和中心视力丧失的参与者群体。每组选择60人的目的是：A）确定在各年龄组（如5-11岁、12-50岁、50岁以上）开展研究的可行性；B）确保疾病严重程度具有足够范围，以检验VR移动性测试的敏感性。健康志愿者人数（N=45）设定为在三个年龄组中各纳入约15名参与者。设计：在这项多中心观察性研究中，将对视网膜疾病参与者进行VR移动性测试。虽然最终目标是将其用于晚期视网膜疾病，但在本研究中，我们将考察参与者

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。