振动触觉平衡带改善步态效果研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为振动触觉平衡带对改善步态的效果研究，属于神经系统疾病 / 共济失调分类
基本信息
资源简介
振动触觉平衡带改善步态效果研究
Vibrotactile Balance Belt Effect on Improving Gait 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的研究数据集，主题聚焦于振动触觉平衡带在改善步态方面的效果。该数据集在分类上归属于神经系统疾病 / 共济失调方向，涉及的研究对象包括前庭功能减退、其他类型共济失调以及步态障碍人群。其核心研究思路是考察将振动触觉反馈集成于腰带之中后，对存在步态障碍者步态改善所产生的作用。整体而言，该数据集围绕一种可穿戴的振动触觉干预手段展开，服务于神经系统疾病中与平衡和步态相关的临床研究场景，为关注共济失调、前庭功能障碍及步态康复的研究者与临床人员提供了一个可参考的数据资源入口。
【数据集背景】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，所对应的研究关注振动触觉反馈技术在步态改善中的应用。研究所针对的病症背景包括前庭功能减退、其他类型共济失调以及步态障碍。这些状况通常与平衡控制能力下降和行走功能受损相关，因此探索有效的干预方式具有临床意义。该研究选择将振动触觉反馈集成到腰带这一可穿戴形式中，试图通过触觉通道向使用者传递与平衡或步态相关的信息，从而考察其对步态表现的改善效果。数据集的分类归属为神经系统疾病 / 共济失调，说明其研究重心落在神经系统相关疾病所引发的运动与平衡问题上。
【数据内容】
该数据集的主题标签包括前庭功能减退、其他类型共济失调以及步态障碍，反映出其覆盖的研究对象范围。数据集英文名称为 Vibrotactile Balance Belt Effect on Improving Gait，直接点明了研究干预手段（振动触觉平衡带）与研究目标（改善步态）。关于数据集内部具体包含哪些字段、变量、样本量、受试者数量、时间跨度、记录条目或测量指标等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述指出，该研究将考察使用集成于腰带中的振动触觉反馈在改善步态障碍者步态方面的效果。研究涉及的病症条件包括前庭功能减退、其他类型共济失调以及步态障碍。除上述来源与条件信息外，关于具体的采集方式、采集地点、采集时间、招募流程或数据生成过程等，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与分类，该数据集可适用于神经系统疾病 / 共济失调相关的研究与临床参考场景，尤其是涉及前庭功能减退、其他类型共济失调以及步态障碍的步态改善研究。潜在的使用方向包括了解振动触觉反馈在可穿戴腰带形式下对步态的影响这一研究主题，以及为关注平衡与步态康复的临床或科研人员提供信息入口。关于更具体的适用场景、目标用户或应用流程，源站未提供。
【使用方法】
关于该数据集的具体使用方法、访问方式、数据结构解析方式或分析流程，源站未提供。
【质量与限制】
关于该数据集的质量评估、数据完整性、偏倚风险、样本代表性或已知限制，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式、许可条款或使用授权要求，源站未提供。
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/NCT07253532
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：前庭功能减退、其他共济失调、步态障碍。本研究将探讨在腰带中实施振动触觉反馈对改善步态障碍患者步态的效果。
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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