针对语言障碍儿童开发的句法-语义视觉配置干预试点评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07786545

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

疾病情况：语言障碍、自闭症、听障儿童、唐氏综合征。语言障碍会影响儿童理解和运用口语的能力，尤其是短语和句子的发展。患有自闭症、听力障碍、唐氏综合征和脑瘫等疾病的乌尔都语儿童，常常在句法和语义语言技能方面遇到困难；然而，目前尚无专门针对乌尔都语开发的标准化、文化适宜的干预措施。句法-语义视觉配置干预（SSVCI）正是为填补这一空白而开发的，它基于乌尔都语的语言特征，提供了一种结构化、视觉支持的语言干预。该干预是通过对语言干预方法的证据和文献进行系统综述而开发的，随后确定了与乌尔都语儿童相关的基础句法和语义领域。干预材料的设计参考了不同领域，使用视觉配置线索来促进语言理解和表达。

在试点实施之前，内容经过专家评审，以评估其相关性、代表性、技术质量和文化适宜性。来自SLP、乌尔都语语言专家以及目标人群代表的反馈已被纳入，用以完善干预材料。本试点研究的目的是评估SSVCI在乌尔都语语言障碍儿童中的可行性、可接受性和初步临床效用。该研究还将确定干预程序、会话结构、评估方法和治疗材料是否适合在更大规模的临床试验中实施。所有入组参与者都将接受SSVCI。本试点研究采用单组、准实验前测-后测设计，在此阶段不使用对照组或随机化。参与者将在基线语言评估完成后

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。