含外骨骼辅助训练的卒中后侧倾康复方案

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07023770

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：缺血性卒中。

背景
据我们所知，尚无任何研究评估过专门针对侧倾的康复方案的效果。研究者预期，这样一种特定方案——结合根据理论依据、健康受试者中的实验证据或I-II期随机临床研究筛选出的不同技术，且据推测可改善垂直性表征或减轻侧倾——可能改善垂直性表征并减轻侧倾。研究者假设，大脑半球卒中后存在中度至重度侧倾的个体可能从这样一种专门的侧倾康复方案中获益。

目的 主要目的是检验以下假设：对于因垂直性内部模型偏倚而表现为中度至重度侧倾的首次缺血性右半球卒中个体，为期3周的强化、特异性侧倾康复方案（15次每次30分钟的物理治疗，包括外骨骼辅助的侧向平衡练习）可改善通过视觉垂直（Visual Vertical，VV）方向评估的垂直性视觉感知。选择该结局指标是因为它可以被重复评估，而这在 Small-N 设计研究中是必要的。次要目标是：* 检验以下假设：该特异性强化侧倾康复方案也会调节垂直的姿势感知（postural perception of the vertical，PV）。这种同时涉及 VV 和 PV 的垂直性感知跨模态调节将意味着垂直性的内部模型已被重新校准。

这将会具有远远超出垂直感知简单改变的临床和科学意义 * 检验以下假设：特定且强化的侧推康复方案可减轻侧推； * 检验以下假设：特定且强化的侧推康复方案可改善平衡和步态能力，且不伴有任何

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。