ZEPU-SGI1PLUS手部训练研究（ZEPUSGI1RCT）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07739264

标准获取流程：

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

病症：上肢运动功能障碍、卒中、不完全性脊髓损伤、创伤性脑损伤、上肢骨科创伤。卒中、不完全性脊髓损伤、创伤性脑损伤和骨科疾病后的上肢运动功能障碍是导致长期残疾的一个主要因素。传统康复虽然是基础性的，但其在强度、重复性和任务特异性方面往往受限，而这些对于最佳地驱动依赖神经可塑性的运动恢复是必需的。机电和机器人康复系统已作为辅助手段出现，能够提供标准化、重复性、可编程的运动训练，并具备实时反馈和客观表现监测；来自高收入地区的证据表明，当与常规治疗相结合时，此类系统可改善运动功能和功能结局。然而，关于这些技术在包括孟加拉国在内的低收入和中等收入国家（LMIC）环境中可行性、安全性和有效性的数据仍然有限。孟加拉国医科大学（BMU）最近在其机器人康复中心引进了ZEPU-SG1PLUS手功能综合训练系统。

在这项技术更广泛地整合到临床实践之前，这项先导性研究将产生关于其可行性、安全性和初步疗效的基础性本地证据，并将为未来一项具有足够检验效能的随机对照试验的设计和样本量估算提供依据。设备：ZEPU-SG1PLUS 是一种无动力、机械辅助训练系统，其核心是一个稳定的钢架台面，集成了十二个专用训练模块，针对不同的手部和上肢运动模式，包括拇指至手掌运动、腕屈伸、前臂旋转、手指屈伸、捏取、侧捏、球形握旋转、尺偏/桡偏、水平拉伸和手部抬起。阻力由可调式配重系统提供（四根独立立柱，以 250 g 递增，范围 500 g–3000 g），从而实现渐进式、个体化的阻力训练。A ta

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。