VisMemoPD 方案：帕金森病与帕金森综合征患者空间与地形记忆的观察性初步研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07827963

标准获取流程：

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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：帕金森病、帕金森综合征、多系统萎缩、进行性核上性麻痹、轻度认知障碍。帕金森病是一种慢性神经退行性疾病，以运动症状和非运动症状为特征。在非运动表现中，认知功能下降较为常见且具有异质性，并可能在疾病早期阶段即已出现。VISMEMO-PD是作为一个更广泛研究框架的一部分而开发的，该框架旨在通过针对性的临床方案，识别能够预测疾病进展及转化为帕金森病痴呆风险的神经心理学标志物。本研究聚焦于对触及空间中的视空间记忆和导航空间中的地形记忆的评估。该方案的理论依据基于以下假设：导航空间中序列的执行可能早于触及空间中序列的执行而受损。这提示地形记忆损害可能代表疾病进展的早期标志物。

本研究将比较四组受试者的表现：轻度帕金森病患者、中晚期帕金森病患者、帕金森综合征患者以及健康参与者。将采用Corsi积木敲击测试评估到达空间中的视空间记忆。行走Corsi测试是Corsi积木敲击测试的行走改编版，将用于评估个人空间外的导航记忆。在行走Corsi测试中，参与者将通过主动在测试环境中移动来再现空间序列。该方案还将研究地形记忆缺陷与行走运动模式之间的关联。步态相关参数将使用MOVIT系统的可穿戴惯性传感器记录，该系统由三轴加速度计、磁传感器和三轴陀螺仪组成。这些测量将允许在任务执行过程中客观记录运动相关参数。此外，视空间和地形记忆过程中的视觉探索策略

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。