多伦多康复中风姿势数据集
该数据集包含中风患者和健康参与者使用上肢康复机器人进行坐姿任务时的3D人体姿势估计数据，数据模态包括通过Microsoft Kinect传感器采集的3D运动序列和临床表格信息，主要用于康复医学和机器学习研究，以开发自动化检测系统来识别中风康复训练中的补偿姿势，从而优化康复策略。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于中风康复研究的3D人体姿势数据集，包含中风患者和健康参与者在进行上肢康复机器人训练时的动作数据。数据通过Microsoft Kinect传感器采集，涵盖10名健康参与者和9名中风幸存者执行坐姿任务的3D姿势估计，其中健康参与者还模拟了常见的中风后补偿动作。数据集还包括临床评估分数和由专家标注的补偿运动注释。其主要应用于康复医学和机器学习领域，旨在开发自动化工具以检测康复训练中的补偿姿势，从而指导中风幸存者采用正确的运动模式，提升康复效果。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.payititi.com/opendatasets/show-6378.html
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个用于中风康复研究的3D人体姿势数据集，包含中风患者和健康参与者在进行上肢康复机器人训练时的动作数据。数据通过Microsoft Kinect传感器采集，涵盖10名健康参与者和9名中风幸存者执行坐姿任务的3D姿势估计，其中健康参与者还模拟了常见的中风后补偿动作。数据集还包括临床评估分数和由专家标注的补偿运动注释。其主要应用于康复医学和机器学习领域，旨在开发自动化工具以检测康复训练中的补偿姿势，从而指导中风幸存者采用正确的运动模式，提升康复效果。
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。
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