获得性脑损伤后视觉损伤与功能性视觉表现：横断面研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07858708

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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
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数据说明

条件：视觉障碍、卒中、脑损伤。获得性脑损伤后的视觉损害可能涉及视觉功能的多个方面，包括视力、对比敏感度、视野、眼动功能和视觉注意。获得性脑损伤后，客观识别的视觉损害与个体自我报告的功能性视觉表现之间的关系仍具有临床相关性，值得加以描述。这项横断面观察性研究将描述108名获得性脑损伤成人（包括卒中、创伤性脑损伤和脑肿瘤）中客观识别的视觉损害与自我报告的功能性视觉表现。参与者将从参与临床中心连续招募符合条件、正在接受住院或门诊神经科或康复科治疗的患者。每位参与者将接受一次标准化研究评估。客观视觉功能将在五个预先定义的领域中进行评估：视力、对比敏感度、视野、眼动功能和视觉注意/扫视。

每个领域将根据相应的视觉评估指标，按照预先设定的研究标准被分类为受损或未受损。客观受损的视觉领域数量将采用研究推导的计数进行汇总，范围为0至5。该计数不代表任何单一视觉评估工具的标准化综合评分。自我报告的功能性视觉表现将使用33项修订版功能性视觉表现自我报告评估（R-SRAFVP）进行评估。R-SRAFVP评分将根据当前评估的评分程序计算，该程序会考虑被评定为不适用的项目。项目评分越高，表明在依赖视觉的日常生活活动中独立性越强、困难越少。主要目标是确定经客观识别存在视觉损害的参与者比例

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。