ZEPU-AI3下肢反馈机器人训练研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07705906

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

疾病：卒中、脊髓损伤、步态障碍。背景：下肢运动功能障碍是神经和肌肉骨骼疾病后导致残疾的主要原因。传统康复可改善功能，但常受限于治疗师的工作负荷以及难以提供高强度、重复性、任务特异性训练。机器人康复系统有可能通过提供标准化、高强度且反馈引导的运动来克服这些局限。目的：评估 ZEPU-AI3 下肢反馈训练与评估机器人用于下肢运动功能障碍患者的安全性、有效性和可行性。研究设计：这是一项在 Bangladesh Medical University 物理医学与康复科开展的前瞻性、单中心、试点随机对照试验。符合条件的参与者将按 1:1 比例随机分配，接受 ZEPU-AI3 辅助康复联合常规康复，或仅接受常规康复。

干预：干预组参与者除接受常规康复外，还将使用ZEPU-AI3设备接受机器人辅助下肢反馈训练。对照组将按照机构标准接受常规康复。干预持续时间、频率和强度将遵循已批准的研究方案。结局指标：主要和次要结局包括安全性、可行性、下肢运动功能恢复、步态表现、平衡能力、功能性移动能力及不良事件。参与者将在基线时和干预完成后接受评估。意义：这项初步研究将生成关于ZEPU-AI3机器人康复系统临床效用、安全性和可行性的初步证据，并为未来多中心随机对照试验的设计提供参考。

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。