肌张力障碍中的运动训练

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03318120

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

条件：肌张力障碍。研究团队计划开展一项随机、前瞻性、平行组、对照研究，以探讨运动对肌张力障碍及其他不自主运动障碍的影响。患者将被随机分配接受渐进性抗阻训练或遵循改良体能方案的对照治疗。研究团队假设，与改良体能方案相比，渐进性抗阻训练将带来更好的结果。

数据收集包括：1）关于临床运动障碍病史、年龄、性别、身高、体重及其他医疗状况的数据；2）临床神经学检查；3）评估认知能力的测试（蒙特利尔认知评估、Stroop测试、数字广度测试、霍普金斯词语学习测试、COWA和动物命名测试，以及简短注意测试）；4）评估运动能力的测试，包括多伦多西部痉挛性斜颈评定量表（TWSTRS）和Burke-Fahn-Marsden肌张力障碍评定量表（BFMDRS）；5）焦虑和抑郁的测量（贝克抑郁量表、汉密尔顿焦虑和抑郁评定量表）；5）颈部肌张力障碍相关生活质量（CDQ-24）；6）视觉模拟量表-生活质量（VAS QOL），用于评估健康相关生活质量。

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。