含.trc运动数据的合成患者数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.21950/CWZNVC

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集包含92个异构的Blender模型，这些模型在身高、质量、体重、骨骼长度或肌肉张力方面各不相同。此外，在这92个模型中的每一个都添加了4种运动，如：肩关节屈曲-伸展、肩关节外展-内收、肘关节屈曲-伸展和前臂旋后-旋前。数据集可分为四个主要子组。- 无动画的Blender模型包括来自Blender的患者，使用MBLab插件，格式为.blend。- 带动画的Blender模型仍为.blend格式，为92位患者整合了4种运动。- Motionbuilder导入fbx将.blend格式的文件转换为.fbx格式，为未来的变换准备数据。- Opensim trc文件夹包含已转换为.trc的文件。该数据集已用于使用OpenSim进行肌肉骨骼分析，并通过添加插件来模拟痉挛进行建模。

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。