功能性肌肉-骨骼不匹配指数（FKUI）：前瞻性观察性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性、观察性、单中心研究，评估在物理医学与康复门诊接受常规 DXA 评估的成人
基本信息
资源简介
功能性肌肉-骨骼不匹配指数（FKUI）：前瞻性观察性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性、观察性、单中心研究，评估在物理医学与康复门诊接受常规 DXA 评估的成人。研究探讨功能性肌肉-骨骼不匹配指数（FKUI）的临床适用性，该指数综合握力、全髋骨密度及腰椎-髋部骨密度不一致性。研究不实施任何治疗或干预操作，握力用校准握力计测量，骨密度值取自常规临床评估的 DXA 结果。数据可用于肌肉功能与骨骼健康参数联合评估的研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：Osteoporosis、Musculoskeletal Health、Sarcopenia、Osteopenia。这是一项前瞻性、观察性、单中心研究，评估在物理医学与康复门诊接受常规 DXA 评估的成人。研究将探讨功能性肌肉-骨骼不匹配指数（FKUI）的临床适用性，该指数是一种基于握力、全髋骨密度以及腰椎-髋部骨密度不一致性的复合方法。研究不实施任何治疗或干预操作。握力将使用校准握力计测量，DXA 衍生的骨密度值将从常规临床评估中记录。研究旨在确定肌肉功能与骨骼健康参数的联合评估是否能提供更全面的肌肉骨骼评估。
【主题与分类】
主题标签：Osteoporosis、Musculoskeletal Health、Sarcopenia、Osteopenia。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/NCT07677033
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://clinicaltrials.gov/study/NCT07677033
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
研究条件：骨质疏松症、肌肉骨骼健康、肌少症、骨量减少。这是一项前瞻性、观察性、单中心研究，评估在物理医学与康复门诊接受常规DXA评估的成人。该研究将探讨功能性肌肉-骨骼不协调指数（FKUI）的临床适用性，该指数是一种基于握力、全髋骨密度以及腰椎-髋部骨密度不一致性的复合方法。研究不实施任何治疗或干预性操作。握力将使用校准的手持式测力计测量，DXA衍生的骨密度值将从常规临床评估中记录。该研究旨在确定肌肉功能与骨骼健康参数的联合评估是否能够提供对肌肉骨骼状况更全面的评估。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
