言语辨别能力解剖学相关因素研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦感音神经性听力损失人群的言语辨别能力及其解剖学相关因素。数据覆盖接受常规听力学评估并符合研究标准的参与者，包含 ABR 波 I 振幅、DPOAE 水平、言语辨别得分、未助听与助听状态下噪声下言语表现、年龄、纯音阈值，以及可能干扰结果的听力学诊断
基本信息
资源简介
言语辨别能力解剖学相关因素研究
该数据集英文名为 Investigation of Anatomical Correlates of Speech Discrimination，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦感音神经性听力损失人群的言语辨别能力及其解剖学相关因素。数据集面向接受常规听力学评估并符合研究标准的参与者，记录听性脑干反应（ABR）波 I 振幅、畸变产物耳声发射（DPOAE）水平、言语辨别得分、未助听与助听状态下的噪声下言语表现、年龄、纯音阈值，以及可能干扰结果的听力学诊断。在站内分类中，该数据集归入耳及乳突疾病 / 其他类别，主题标签为感音神经性听力损失。整体而言，该数据集围绕听力学评估与言语识别测试的多维度测量，为研究感音神经性听力损失者的言语辨别表现及其与听觉生理、解剖因素之间的关系提供数据基础。
【数据集背景】
该数据集关注感音神经性听力损失这一疾病人群。感音神经性听力损失涉及耳蜗及听觉神经通路的功能改变，患者的言语辨别能力往往受到显著影响，而这一能力与听觉系统的生理及解剖特征之间存在何种关联，是该数据集所指向的研究问题。数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床研究范畴，其设计围绕接受常规听力学评估的患者展开，通过纳入符合研究标准的参与者，收集听力学、电生理与言语识别等多方面信息，以支持对言语辨别解剖学相关因素的考察。
【数据内容】
数据集记录的内容涵盖多个维度的听力学测量与受试者信息。电生理方面包括 ABR 波 I 振幅与 DPOAE 水平；行为学方面包括言语辨别得分，以及未助听和助听状态下的噪声下言语表现；此外还记录年龄与纯音阈值。数据集同时收录可能干扰结果的听力学诊断信息，以便在分析中识别和控制混杂因素。主题上，该数据集归属于感音神经性听力损失，站内分类为耳及乳突疾病 / 其他。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 所描述的临床研究。参与者为接受常规听力学评估且符合研究标准的人员，研究过程中将对其进行 ABR 与 DPOAE 评估以及噪声下言语测试。对于符合助听器候选条件的参与者，研究将为其验配配备降噪技术的借用助听器，使用为期 2 周，并在未助听与助听两种状态下获取噪声下言语表现数据。上述测量与诊断信息共同构成数据集的内容来源。
【适用场景】
该数据集适用于感音神经性听力损失相关的听力学与言语识别研究，尤其是探讨言语辨别能力与听觉电生理指标（如 ABR 波 I 振幅、DPOAE 水平）、纯音阈值及年龄等因素之间关系的分析场景。同时，由于数据包含未助听与助听状态下的噪声下言语表现，也可用于考察助听器（含降噪技术）使用前后言语识别表现的变化。此外，数据中记录的听力学诊断信息可用于混杂因素控制与分层分析。具体应用范围以源站描述为准，源站未提供更详细的适用场景说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01781039
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：感音神经性听力损失。接受常规听力学评估且符合研究标准的患者将被邀请参与研究。研究参与者将接受ABR和DPOAE评估以及噪声中言语测试。符合助听器候选条件的参与者将配戴具有降噪技术的借用助听器，为期2周。将记录ABR的波1振幅、DPOAE水平、言语识别得分、未助听和助听状态下的噪声中言语表现、年龄及纯音听阈，以及任何可能干扰结果的听力学诊断。
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。
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