全身振动训练对下肢热烧伤后柔韧性、肌肉活动与生活质量的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为全身振动训练对下肢热烧伤损伤后柔韧性、肌肉活动和生活质量的影响
基本信息
资源简介
全身振动训练对下肢热烧伤后柔韧性、肌肉活动与生活质量的影响
该数据集英文名称为 Impact of Whole-body Vibration Training on Flexibility, Muscular Activity and Quality of Life After Lower Extremity Thermal Burn Injury，来源于 clinicaltrials.gov，主题为全身振动训练对下肢热烧伤损伤后柔韧性、肌肉活动和生活质量的影响。数据集围绕下肢烧伤这一情形，关注全身振动训练干预与柔韧性、肌肉活动及生活质量等结局之间的关系，主题标签为 Lower Extremity Burns。在分类体系中，该数据集归入肌肉骨骼系统疾病下的“其他”类别。整体来看，该数据集属于以临床试验注册信息为基础的主题化数据资源，可用于了解下肢热烧伤损伤后康复训练相关研究的登记情况与研究方向。
【数据集背景】
下肢热烧伤损伤后的康复涉及柔韧性、肌肉功能与生活质量等多个方面。源站描述指出，腘绳肌紧张会限制脊柱屈曲时骨盆的前倾，导致腰部肌肉与韧带张力加重，从而对腰椎产生显著更高的压缩负荷；与腘绳肌紧张相关的其他姿势改变还可能以间接方式影响骶髂关节的稳定性。因此，腘绳肌的柔韧性对于整体健康与最佳体能状态至关重要。该数据集正是在这一背景下，围绕下肢热烧伤损伤后开展全身振动训练的主题而建立，关注该训练方式对柔韧性、肌肉活动和生活质量的影响。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Lower Extremity Burns，英文名称明确指向全身振动训练对下肢热烧伤损伤后柔韧性、肌肉活动和生活质量的影响这一研究主题。数据集所涉及的条件为下肢烧伤。除上述主题与条件信息外，源站未提供关于具体变量、指标、样本量、时间范围或数据表结构的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息相关来源。源站描述提供了与下肢烧伤康复相关的背景性说明，涉及腘绳肌柔韧性、骨盆前倾、腰椎负荷以及骶髂关节稳定性等内容。关于具体的采集方法、采集时间、采集地点与数据加工流程，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题，该数据集可用于了解全身振动训练在下肢热烧伤损伤后康复研究中的登记情况，也可作为检索与下肢烧伤、柔韧性、肌肉活动和生活质量相关临床试验信息的入口。其分类归属为肌肉骨骼系统疾病下的“其他”，适合在肌肉骨骼系统疾病相关主题下进行资源组织与发现。关于更具体的适用分析场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式或操作说明。
【质量与限制】
该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的注册信息，源站描述主要提供研究背景说明，未提供数据质量评估、完整性说明或已知偏差等信息。相关限制情况源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
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
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06787716
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
条件：下肢烧伤。腘绳肌紧张会限制脊柱屈曲时骨盆的前倾，导致腰部肌肉和韧带张力加剧，进而对腰椎产生显著更高的压缩负荷。与腘绳肌紧张相关的其他姿势变化还可能间接影响骶髂关节的稳定性。因此，腘绳肌的柔韧性对于整体健康和最佳体能状态至关重要。
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。
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