新型低成本家用步态训练设备用于卒中幸存者的开发与疗效

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07250425

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数据说明

疾病状况：卒中、神经系统疾病或病症、偏瘫；卒中后/脑血管意外后、步态障碍、神经性、卒中后疲劳、运动恢复、行走困难、平衡障碍。本研究是NIH资助的一个大型项目的目标3，该项目旨在开发和评估Rise&Walk InHome（RWH），这是一种固定式机器人步态训练设备，设计用于为卒中后行走受限的个体在家庭中提供高重复、高强度的踏步运动。目标1和2侧重于硬件和软件可用性优化以及设备安全性测试；此处描述的目标3是一项初步临床试验，旨在评估RWH与常规护理相比的可行性、安全性、可用性和初步临床疗效。卒中幸存者常常在获得基于临床的高剂量步态训练方面面临障碍，包括交通、费用以及先进康复技术的可及性有限。高强度、任务特异性的步态训练可以改善卒中后的步行速度、耐力和功能，然而这些改善往往未能转化为现实世界中步行活动的增加。

将机器人步态训练引入家庭环境，可能改善可及性、实现更高的累积训练剂量，并支持更一致的参与。RWH是一种可转移、可及的身体重量支撑步态训练器，可将使用者从坐位过渡到站立位，并引导双腿完成迈步模式，同时允许可调节的身体重量减负、速度和辅助。集成的触摸屏界面和远程仪表板支持参数进阶、安全监测和依从性追踪。这项平行组、单盲随机对照试验将纳入约20名首次卒中且伴有下肢运动障碍的成人，卒中后3个月至5年，能够在最小辅助下站立至少30分钟。在知情同意、资格筛查、家庭评估以及在临床中心进行技术能力培训后，参与者将按1：1随机分配至RWH干预加常规护理组或单纯常规护理组。随机化仅在参与者（以及必要时一名助手）成功

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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