多伦多康复中风姿势数据集

数据集获取

源站：https://www.payititi.com/opendatasets/show-6378.html

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

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。