脑性瘫痪患者肉毒毒素A治疗前后数据集
该数据集包含脑性瘫痪儿童接受肉毒毒素A治疗前后的运动学参数，用于评估治疗对步态的影响。数据源自一项比较两种统计方法的论文，涉及骨盆、髋、膝、踝的矢状面、冠状面和横断面波形以及足进展角
基本信息
资源简介
脑性瘫痪患者肉毒毒素A治疗前后数据集
Dataset cerebral palsy pre- and post-Botulinum Toxin A
该数据集包含脑性瘫痪儿童接受肉毒毒素A治疗前后的运动学参数，用于评估治疗对步态的影响。数据源自一项比较两种统计方法的论文，涉及骨盆、髋、膝、踝的矢状面、冠状面和横断面波形以及足进展角。这些参数可用于配对t检验、Hotelling T²和SPM分析，适合研究步态变化与治疗效果的统计方法比较（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2015-12-17。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：用于论文的数据：文献综述及两种统计方法比较，以评估肉毒毒素治疗对脑性瘫痪儿童步态的影响。治疗前-后BTX-A的运动学参数用于配对t检验分析。Pelvis_sag、hip_sag、knee_sag、ankle_sag、pelvis_cor、hip_cor、pelvis_trans、hip_trans和FPA代表运动学波形，用于Hotellings T²和配对t检验SPM分析。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.02 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.2055729.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Clinical microbiology、Health care administration、Epidemiology not elsewhere classified、Physiotherapy、Paediatrics not elsewhere classified。主题标签：spasticity、cerebral palsy、Statistical Parametric Mapping、kinematic parameters、Gait analysis、Biomechanics、Health Care、Diseases、Physiotherapy、Paediatrics。本站分类：神经系统疾病/脑性瘫痪。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Clinical microbiology、Health care administration、Epidemiology not elsewhere classified、Physiotherapy、Paediatrics not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_cerebral_palsy_pre_and_post_Botulinum_Toxin_A/2055729
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Nieuwenhuys, Angela; Papageorgiou, Eirini; Pataky, Todd; De Laet, Tinne; Molenaers, Guy; Desloovere, Kaat (2015). Dataset cerebral palsy pre- and post-Botulinum Toxin A. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.2055729.v1
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- 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:
数据集大小约 1.0 MB。
数据说明
论文中使用的数据：肉毒杆菌毒素治疗对脑瘫患儿步态影响的两种统计方法评价的文献综述与比较。BTX-A治疗前后的运动学参数用于配对t检验分析。Pelvis_sag、hip_sag、knee_sag、ankle_sag、pelvis_cor、hip_cor、pelvis_trans、hip_trans和FPA代表运动学波形，用于Hotelling T²和配对t检验SPM分析。
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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