使用EMG评估临床肌张力增高

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00472914

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

疾病：脑性瘫痪、肌张力增高、痉挛、肌张力障碍、强直。假设：在被动运动过程中进行定性表面肌电测量，将提高临床医生诊断肌张力增高患儿痉挛和肌张力障碍的评定者间信度。具体目标：1. 开发一种带有听觉输出的手持式表面肌电设备，可像听诊器一样使用，以无创方式听取肌肉活动。2. 向5家不同机构的临床医生提供该设备，供其在各自诊所进行为期2个月的测试。3. 将全部5名临床医生带到斯坦福大学进行为期1天的练习，每名临床医生将检查10名肌张力增高患儿。每名临床医生将在不使用该设备的情况下对患儿进行评级，然后在使用该设备的情况下再次进行评级。将使用组内相关系数和kappa统计量来评估使用该设备是否能提高评定者间信度。

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。