Exopulse Mollii Suit 与脑瘫儿童运动功能数据集
源站描述介绍了脑瘫的异质性、临床分类(如 Balf 与 Ingram 分类涉及 diplegia、hemiplegia、tetraplegia 及痉挛、运动障碍、共济失调综合征)以及痉挛在脑瘫个体中 70-89% 的高发情况

基本信息
资源简介
Exopulse Mollii Suit 与脑瘫儿童运动功能数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Exopulse Mollii Suit 与脑瘫儿童运动功能,涵盖 Cerebral Palsy、Spasticity、Muscle、Pain Syndrome、Hemiplegia、Diplegia、Tetraplegia、Balance 等主题。源站描述介绍了脑瘫的异质性、临床分类(如 Balf 与 Ingram 分类涉及 diplegia、hemiplegia、tetraplegia 及痉挛、运动障碍、共济失调综合征)以及痉挛在脑瘫个体中 70-89% 的高发情况。数据可用于脑瘫相关运动功能与痉挛等问题的研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Cerebral Palsy、Spasticity、Muscle、Pain Syndrome、Hemiplegia、Diplegia、Tetraplegia、Balance。Cerebral Palsy 是一组异质性疾病,1843 年 Little 首次在文献中描述,涉及新生儿缺氧背景下的肌肉骨骼畸形和痉挛肢体。CP 的临床分类可基于多个系统。例如,Balf 和 Ingram 的分类考虑了临床症状的类型、病变位置和严重程度,包含以下 CP 类型,可进一步视为轻度、中度或重度:diplegia、hemiplegia 或 tetraplegia,伴有痉挛综合征、运动障碍综合征和共济失调。在 CP 背景下,痉挛是常见且致残的症状,可发生于 70-89% 的个体中。痉挛随后可能改变运动发育
【主题与分类】
主题标签:Cerebral Palsy、Spasticity、Muscle、Pain Syndrome、Hemiplegia、Diplegia、Tetraplegia、Balance。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05885139
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05885139
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脑性瘫痪、痉挛、肌肉、疼痛综合征、偏瘫、双瘫、四肢瘫、平衡。脑性瘫痪是一组异质性疾病,由Little于1843年首次在文献中提出,他描述了新生儿缺氧背景下的肌肉骨骼畸形和痉挛性肢体。脑性瘫痪的临床分类可基于多种系统。例如,Balf和Ingram的分类考虑了临床症状的类型、病变部位和严重程度,并包含以下脑性瘫痪类型,这些类型可进一步分为轻度、中度或重度:伴有痉挛综合征、运动障碍综合征和共济失调的双瘫、偏瘫或四肢瘫。在脑性瘫痪的背景下,痉挛是一种常见且致残的症状,可发生于70-89%的个体中。痉挛随后可能改变运动发育、生活质量、患者的自尊,并且似乎与多种健康后果相关,即疼痛、感染、关节畸形、血栓形成和褥疮。脑性瘫痪中痉挛的管理包括药物治疗、运动康复和手术干预的结合。
目前人们普遍认为,痉挛会影响平衡与活动能力,妨碍患者的生活质量(如泌尿系统症状、性功能障碍、情绪症状、自尊心低下)及其进行日常生活活动的能力,还可能增加骨折和跌倒的风险。现有的针对痉挛的干预措施面临一些局限性。例如,肉毒毒素注射似乎并不能改善运动功能和生活质量,而现有的口服药物则因其潜在副作用而受到限制。因此,开发新型疗法将有助于克服实际的局限性。经皮电神经刺激(TENS)已被证明在痉挛管理中有一定疗效。然而,应当注意,在家中或临床实践中使用TENS可能会出现实际操作困难(即正确粘贴电极)。为了
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
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