基于动员的频率依赖性练习对管弦乐音乐家动态姿势控制的影响：一项探索性随机对照试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07632950

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

条件：管弦乐队、姿势、姿势平衡障碍、姿势控制。姿势是一个重要的生物力学概念，指个体在静态或动态条件下身体各节段对抗重力的排列。姿势控制和平衡对于个体安全有效地进行日常生活活动至关重要。姿势稳定性的损害可能导致失衡、运动效率下降以及肌肉骨骼系统的机械负荷，从而使个体易出现疼痛和活动受限等问题。这些负面结果在那些专业表现很大程度上依赖于精确且受控地使用身体的群体中尤为明显。尽管文献中有各种研究考察旨在预防和纠正姿势障碍的运动方案的效果，但针对此类干预对姿势控制影响的实验研究，特别是在管弦乐队音乐家中以及涉及不同应用频率方面，仍然相当有限。

在此背景下，本研究旨在探讨基于活动的练习及其不同应用频率对参与管弦乐团的个体姿势控制的影响。研究组共包含23名音乐家，均为参加管弦乐-室内乐课程的长笛和弦乐学生。参与者被分为三组：对照组（n = 7）、实验组1（n = 8）和实验组2（n = 8）。研究过程将分为四个阶段：前测、运动干预、急性测试和后测。研究中将使用虚拟现实基础静态姿势描记系统（StaticVR Virtualis）来评估姿势控制。假设接受基于活动练习的实验组随着时间推移，其姿势控制水平将显著提高。

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。