评估Agilik外骨骼康复与辅助效果：脑性瘫痪儿童前后单组研究-113215

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.18632282

标准获取流程：

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数据说明

该数据集包含一项可行性研究中收集的临床、仪器和用户报告数据，该研究探讨了儿科膝关节外骨骼（Agilik）对8名脑瘫（CP）儿童的康复和辅助效果。八名参与者完成了10次康复训练方案。数据在基线（T0）和干预后（T1）收集。数据集包括：人口统计学和临床特征；通过六分钟步行测试（6MWT）测量的步态耐力；通过十米步行测试（10MWT）评估的步态速度；使用改良Ashworth量表（MAS）评定的下肢肌肉痉挛程度，该量表以0–4分量化对被动运动的阻力，分数越高表示肌张力越高；通过体格检查和手动关节角度测量获得的下肢肌肉长度和关节活动度（ROM）；通过测力平台分析得出的平衡和姿势控制参数（四种站立条件下的压力中心摆动路径和摆动面积：睁眼/闭眼、双脚分开/并拢）；使用GRAIL系统在平地、上坡和下坡行走时采集的三维步态分析数据。

提取了矢状面髋、膝和踝关节活动度（ROM），并取双肢平均值。步态分析既用于评估康复效果（T0与T1比较），也用于评估T1时外骨骼的辅助效果（在相同条件下，不使用与使用Agilik行走的对比）。用户满意度评分源自儿童改编版QUEST 2.1问卷（7点李克特量表），包括设备相关和服务相关领域。本研究得到意大利卫生部资助（Ricerca Corrente 2022/2025，授予E. Biffi）。此外，本研究还得到意大利大学与研究部在NRRP“Fit4MedRob – Fit for Medical Robotics”补充行动下的部分资助（资助号# PNC0000007）。

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。