成人神经或代谢病理患者的步态分析参数与上肢评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07136844

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数据说明

疾病：神经肌肉疾病、肥胖（障碍）、强直性肌营养不良1型、肌无力综合征、夏科-马里-图思病（CMT）、糖原贮积病II型庞贝病、面肩肱型肌营养不良、重症肌无力。随着步速第95百分位数（SV95C）被确认为杜氏肌营养不良（DMD）的主要数字终点，人们越来越有兴趣将此类数字评估扩展到其他损害运动的神经和代谢性疾病。传统的临床功能测试（如6分钟步行测试、10米步行/跑）仅能提供运动能力的有限快照，并受动机和疲劳等外部因素影响。同样，运动功能量表和生物标志物虽然有用，但往往缺乏客观性或已确立的临床相关性。ActiLiège-Adult研究旨在通过利用Syde®设备来应对这些局限性，该设备是一种佩戴在手腕和/或脚踝上的可穿戴磁惯性传感器，用于连续监测日常生活中的运动活动。该设备此前已在DMD和其他神经肌肉疾病中得到验证，并已用于干预性和自然史研究。

本学术研究将纳入300名可行走的成年患者，包括220名神经系统疾病患者和20名肥胖症患者，每种疾病类型至少20名患者。可行走定义为能够独立行走10米。研究期间丧失行走能力的患者将继续接受随访，并采用适应性评估。参与者将被监测长达两年（影响神经肌肉接头的疾病为六个月）。标准化临床评估——包括计时测试、运动功能评估和肌力测量——将在基线时及每六个月进行一次。这些评估结果将与Syde®设备连续采集的数据进行比较。此外，患者将每六个月填写一次患者总体印象变化（PGI-C）问卷。本研究的目标是生成稳健的真实世界数据，以支持开发客观、敏感且具有临床意义的数字终点，用于未来针对

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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