Mobilise-D 真实世界步态数字技术评估数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.7547125

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。

数据集大小约 1.34 GB。

数据说明

数据集包含2.5小时的真实世界数据，来自技术验证研究各队列中的一名参与者：充血性心力衰竭（CHF）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、健康成人（HA）、多发性硬化症（MS）、帕金森病（PD）和股骨近端骨折（PFF），与题为“用数字技术评估真实世界步态？来自Mobilise-D联盟的验证、见解和建议”的手稿相关联。随附文档包含6个数据集和一份README文档。MOBILISE-D项目已获得创新药物倡议2联合执行体（Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking）的资助，资助协议编号为820820。该联合执行体获得欧盟“地平线2020”研究与创新计划以及欧洲制药工业协会联合会（EFPIA）的支持。本出版物的内容仅反映作者的观点，IMI、欧盟、EFPIA或任何关联合作伙伴均不对本文所含信息的任何使用负责。

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。