工业工人因听力问题导致的平衡丧失

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07515833

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：平衡、听力问题。背景：工业工人经常暴露于高水平的职业噪声中，这是导致听力问题和噪声性听力损失的最常见原因之一。除听觉损伤外，由于听觉系统与前庭系统在解剖学上关系密切，长期噪声暴露还可能影响平衡功能。目的：本研究旨在探讨存在听力问题且暴露于职业噪声的工业工人的平衡表现及与平衡相关的日常生活活动能力。方法：本横断面研究将纳入35名存在听力问题且暴露于职业噪声的工业工人。将采用Berg平衡量表评估平衡表现，并使用前庭疾病日常生活活动量表评估与平衡相关的日常生活活动能力。将记录社会人口学特征及每日噪声暴露时长。将采用非参数检验和相关分析进行统计分析，以识别变量之间可能存在的关联。

预期结果/结论：本研究旨在确定有听力问题的产业工人所经历的平衡问题是否在日常生活中保持在可耐受水平。假设与职业噪声暴露相关的听力问题可能与该人群中临床显著的平衡障碍无直接关联。

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。