常规前庭训练对比沉浸式虚拟现实前庭训练在多发性硬化症中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04497025

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

条件：多发性硬化、前庭疾病、头晕、平衡障碍、疲劳、生活质量、可用性、晕动症。本研究团队最近的一项荟萃分析（doi: 10.3390/jcm9020590）已证实，传统前庭训练对多发性硬化患者的平衡和头晕康复有效。此外，非沉浸式虚拟现实环境似乎对该人群的平衡和步态康复有益（doi: 10.1177/0269215518768084）。然而，关于沉浸式虚拟现实康复在多发性硬化患者中的可行性和有效性，目前尚不清楚。本研究的主要目的是确定基于沉浸式虚拟现实的前庭训练在头晕、平衡和疲劳康复中的可行性、安全性和有效性，并与传统前庭训练进行比较。

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。