社会认知功能：一种新神经心理测验的验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05558709

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：阿尔茨海默病（AD）、路易体痴呆（LBD）、额颞叶变性（FTD）。目前已经确认，社会认知障碍在神经病学中很常见，并且会促进社会行为障碍的发生。因此，对其评估至关重要，特别是为了提出早期且适配的照护方案。然而，目前这种评估仍然有限。一种新的严肃游戏类测试REALSoCog已被开发出来，以弥补现有工具的不足，并突出社会行为方面的障碍。后者在门诊中并不总能被观察到，尽管照护者常常会报告这些情况。因此，本研究的目标是在病理人群中验证REALSoCog任务（目前正在普通人群中进行标准化：CER-U，IRB编号：00012020-115）。

本任务的临床意义将在一组患有神经退行性疾病的患者中进行测试，这些疾病包括阿尔茨海默病（AD）、路易体痴呆（DCL）、额颞叶变性（FTD），以评估其在检测社会认知障碍方面的敏感性和特异性，特别是在社会行为方面（检测日常生活中报告的社会行为障碍）。目标还包括通过一项更具生态效度的测试来记录上述疾病的社会认知特征，并更好地理解社会认知过程与个体特征（如情绪和社会参与度）之间的联系。

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。