ROAG (Reaching Over A Grid): Dataset of Human Reaching Motions Over a Discretely Sampled Workspace 数据集
ROAG (Reaching Over A Grid): Dataset of Human Reaching Motions Over a Discretely Sampled Workspace 数据集是与假体关节感染直接相关的公开数据集，来源于Zenodo，主要包含Abstract Joint absence in people with upper limb differences leads to compensato。该数据集适合用于分类、特征分析、模型验证以及疾病研究中的数据驱动方法评估。
基本信息
资源简介
ROAG (Reaching Over A Grid): Dataset of Human Reaching Motions Over a Discretely Sampled Workspace 数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ROAG (Reaching Over A Grid): Dataset of Human Reaching Motions Over a Discretely Sampled Workspace》。源站首次发布：2024-10-10。
【数据内容】
源站原始描述：Joint absence in people with upper limb differences leads to compensatory motions. Such compensation has long been a topic of study, but typically only for a single object/user layout, which is unlikely to generalise across a workspace. To better understand how arm motion and compensatory movements vary over the workspace, we created the ROAG dataset. ROAG is pronounced ''Rogue'' and stands for R eaching O ver A G rid. The dataset was recorded at the GRAB Lab of Yale University (USA) and has since…
文件 README.md 为文本内容，开头为：# The following data and scripts (MATLAB) are included ## Joint_Locations/Angles These two folders contain each participant''s continual joint location/angle …
【数据结构与技术规格】
文件数 7 个，合计 201.31 MB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.13908725。
【主题与分类】
主题标签：Human motion analysis、Compensatory motion analysis、Upper limb、Prosthetics、Manipulation、Reaching motion。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/13908725
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-11-14，引用时请注意版本时效。
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（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13908724
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
该数据集围绕假体关节感染（Prosthetic joint infections）整理，包含与该疾病直接相关的数据、病例、检测结果或研究记录，可用于分类、流行病学分析或疾病相关机器学习研究。
许可
SPDX https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode https://spdx.org/licenses/ Creative Commons Attribution 4.0 International cc-by-4.0
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