脑刺激对视力障碍成人定向与移动技能的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脑刺激对视力障碍成人定向与移动(O&M)技能的影响。覆盖视网膜色素变性、视杆视锥细胞营养不良、晚期青光眼等导致双眼视野缩窄的人群,涉及周边视野缺损、低视力、部分视力丧失及定向与移动困难等情形

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其他Retinitis Pigmentosa (RP)Rod Cone DystrophyVisually Impaired PersonsLow Vision, Both EyesVision Loss PartialOrientationMobility DifficultyMobility LimitationMobility and IndependenceGlaucoma
Brain Stimulation Effects on Orientation and Mobility Skills in Adults With Vision Impairment

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

脑刺激对视力障碍成人定向与移动技能的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脑刺激对视力障碍成人定向与移动(O&M)技能的影响。覆盖视网膜色素变性、视杆视锥细胞营养不良、晚期青光眼等导致双眼视野缩窄的人群,涉及周边视野缺损、低视力、部分视力丧失及定向与移动困难等情形。研究采用受试者内交叉设计,通过高频经颅随机噪声刺激(hf-tRNS)靶向视觉加工区域(如枕极初级视觉皮层V1),评估其对O&M表现的效果。数据可用于探索脑刺激干预与视觉障碍者移动能力之间的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:视网膜色素变性(RP)、视杆视锥细胞营养不良、视力障碍者、双眼周边视野缺损、双眼低视力、部分视力丧失、定向、移动困难。这项受试者内交叉试点研究涉及向头部施加弱聚焦电流,以靶向视觉加工区域,更具体地说是枕极内的初级视觉皮层(V1)。本研究的目的是研究高频经颅随机噪声刺激(hf-tRNS)——一种安全且成熟完善的脑刺激形式——对因视网膜色素变性(RP)、视杆视锥细胞营养不良或晚期青光眼而导致双眼视野缩窄的个体O&M表现的有效性。参与者将从大学附属诊所及当地临床实践中招募。在获得完整知情

【主题与分类】

主题标签:Retinitis Pigmentosa (RP)、Rod Cone Dystrophy、Visually Impaired Persons、Low Vision, Both Eyes、Vision Loss Partial、Orientation、Mobility Difficulty、Mobility Limitation、Mobility and Independence、Glaucoma。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07341763

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    • 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

条件:视网膜色素变性(RP)、视杆视锥细胞营养不良、视觉障碍者、双眼周边视野缺损、低视力、双眼、部分视力丧失、定向、移动困难。本项受试者内交叉试点研究涉及对头部施加弱聚焦电流,以靶向视觉处理区域,更具体地说是枕极内的初级视觉皮层(V1)。本研究的目的是探讨高频经颅随机噪声刺激(hf-tRNS)——一种安全且成熟完善的脑刺激形式——对因视网膜色素变性(RP)、视杆视锥细胞营养不良或晚期青光眼而导致双眼视野缩窄的个体在定向与移动(O&M)表现方面的疗效。参与者将从大学附属诊所及当地临床实践中招募。在首次访视时获得完全知情同意后,参与者将完成临床检查,以确认符合本研究的入选标准。

这些测试包括测量参与者的矫正双眼远、近视力,双眼对比敏感度,双眼视觉功能,以及周边视野。研究人员还将使用脑刺激干预禁忌症清单,确保参与者接受脑刺激是安全的,并核实参与者不存在可能影响其行走和平衡能力的身体或运动功能障碍,以及前庭疾病或功能障碍。在随后两次访视中,将在刺激(持续20分钟)后2分钟和30分钟研究刺激效果。为评估改善情况,将以参与者完成一项O&M课程时的多项O&M表现指标为评估目标,该课程分为4个区段,由一系列静态自然和人工(人造)障碍物组成。参与者将被指示以舒适的速度沿各区段行走,安全通过障碍物且不触碰任何障碍物。参与者还将被告知哪些区段会遇到障碍物。静态自然障碍物指

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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