EEG 超越 EMG 对双侧下肢关节角度参与者独立预测的增量价值：可复现性包

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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33898441.v2

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数据说明

“EEG在EMG之外对双侧下肢关节角度进行参与者独立预测的增量价值”可复现性包。本仓库包含代码、冻结的派生输入、保存的模型参数、折外预测、全精度结果表、图表生成材料以及验证文件，支持对多模态步态数据进行参与者独立分析。该研究评估头皮脑电图（EEG）在肌电图（EMG）之外，对预测六个双侧下肢关节角度是否提供增量预测价值。分析包括57名参与者、163次跑步机试验，以及来自公开PhysioNet Multimodal Gait Dataset的145,885条匹配预测行。模型评估采用参与者不相交的嵌套交叉验证和参与者水平统计推断。该可复现性包对应分析/软件版本2.0.0（因果原生）。其主要复现入口点是冻结的派生特征和目标数据。

该数据包包含因果脑电预测因子、肌电预测因子、参与者与折标识符、训练好的模型参数、参考的折外预测、分析代码、统计验证材料以及图表生成资源。该存档支持从冻结的派生输入进行复现。不应将其解释为在新机器上从原始原始记录对每个脑电、肌电和惯性测量单元中间产物进行独立验证的冷启动重建。原始源数据可单独从PhysioNet获取：“A Multimodal Gait Dataset of Brain Activity, Muscle Activity, Kinematics and Ground Forces in Young Adults”，版本1.0.0，DOI：10.13026/r0ea-7161。本存档不重新分发任何原始参与者记录。许可：软件根据MIT许可证提供。派生数据、数值结果、图表以及存档特定文档根据CC BY 4.0提供，具体如存档内所述。版本：2.0.0

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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