慢性成人神经肌肉疾病高科技康复路径 - Fit4MedRob-Chronic MND 项目

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06881979

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：肌萎缩侧索硬化、慢性炎性脱髓鞘性神经病、腓骨肌萎缩症。目的：评估一种整合先进技术的新型康复方案在治疗慢性神经肌肉疾病中的疗效。背景：神经肌肉疾病影响肌肉功能，并直接受神经系统控制。传统康复往往难以满足神经肌肉疾病患者的多方面需求。这一差距凸显了创新康复方法的必要性，这些方法能够显著提高生活质量并优化急性事件后的恢复效果。方法：该方案整合先进技术以满足慢性神经肌肉疾病患者的康复需求。它利用机器人系统确保动作的一致性和精确性，利用虚拟现实提供沉浸式和引人入胜的治疗，并利用稳定测量平台增强平衡训练。重点针对慢性神经肌肉疾病，如肌萎缩侧索硬化、慢性炎性脱髓鞘性多发性神经病和腓骨肌萎缩症。

该方法强调快速康复以最大化恢复效果。研究设计：一项干预性、随机、实用性试验，采用平行分组。该试验旨在比较高技术康复方法与常规治疗在改善患者结局方面的疗效。结局指标：评估从基线到治疗期结束时，比较高技术康复循环与标准康复方案，使用Berg平衡量表（BBS）测量的平衡改善至少10分。结论：本方案旨在确定高技术康复干预是否能在慢性神经肌肉疾病（NMDs）中超越传统方法。通过这样做，它旨在可能为NMD患者的护理建立一个新的全球标准。

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。