中枢神经系统(CNS)病理相关的阅读问题

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中枢神经系统(CNS)病理相关的阅读问题,覆盖脑损伤、眼部异常、多发性硬化、帕金森病以及小脑性共济失调等疾病

Instituto Universitario de Oftalmobiología Aplicada (Institute of Applied Ophthalmobiology) - IOBAInstituto Universitario de Oftalmobiología Aplicada (Institute of Applied Ophthalmobiology) - IOBA
clinicaltrials
浏览 15
医学影像分类Injury BrainEye AbnormalitiesMultiple SclerosisParkinson DiseaseAtaxia, Cerebellar
Reading Problems Associated With Central Nervous System (CNS) Pathologies.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

中枢神经系统(CNS)病理相关的阅读问题

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中枢神经系统(CNS)病理相关的阅读问题,覆盖脑损伤、眼部异常、多发性硬化、帕金森病以及小脑性共济失调等疾病。源站描述了一套神经心理与眼科检查方案,包括画钟测试、连线等分测试、简易认知检查以及远近视最佳矫正视力、眼位、遮盖试验、眼外肌运动、眼球震颤、眼内肌运动和眼前节生物显微镜检查等。该数据可用于认知障碍与偏侧忽视的识别、视觉与眼球运动功能评估,以及神经系统疾病相关阅读问题的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑损伤、眼部异常、多发性硬化、帕金森病、共济失调、小脑性。将应用以下方案:神经心理功能 画钟测试——其评分对应 1 至 6 的量表,分别从组织完美到严重紊乱,认知缺陷为结果大于 3。该测试用于检测偏侧忽视的迹象,此外还使用连线等分测试。将中心标记向右侧偏移视为阳性体征。简易认知检查——其截止分数对应 30 分总分中的 23 分,等于或低于该数值将表明存在认知缺陷。远近视最佳矫正视力 第一眼位 遮盖试验(远和近) 眼外肌运动 眼球震颤存在 眼内肌运动 前节生物显微镜检查

【主题与分类】

主题标签:Injury Brain、Eye Abnormalities、Multiple Sclerosis、Parkinson Disease、Ataxia, Cerebellar。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04937725

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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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件:脑损伤、眼部异常、多发性硬化、帕金森病、共济失调、小脑性。将应用以下方案:神经心理功能 时钟测试——画钟测试,其评分对应1至6的等级,分别从组织完美到严重障碍,认知缺陷定义为结果大于3。此测试用于检测偏侧忽视的迹象,此外还结合线段等分测试。将中心标记向右偏移视为阳性体征。简易认知检查,其截止分数为总分30分中的23分,等于或低于此分数则表明存在认知缺陷。远近视最佳矫正视力 第一眼位 遮盖试验(远和近) 眼外肌运动 眼球震颤存在与否 眼内肌运动 前节生物显微镜检查 计算机视野30-2 眼压 眼底检查 使用Tobii Pro Nano硬件包眼动追踪系统和Tobii Pro Lab - 完整版软件进行记录。

阅读性能评估:国际阅读速度文本(IReST)注意力问卷基于IReST,每篇文本后将设计两个简单回答题(一词作答),以在阅读结束后检查患者的阅读理解。水平和垂直阅读速度及质量评估:DEM测试(发展性眼动测试)。眼动追踪测试:使用移动圆圈的动画进行。

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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