Zigzag Tracking Task测试用于评估书写痉挛书写困难的验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02882295

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：肌张力障碍。书写痉挛（WC）是一种任务特异性肌张力障碍，自患者开始书写时即出现。它导致患者仅在书写动作期间部分或完全无法使用手。其特征为手部和/或前臂某些肌肉出现痉挛或抽搐。目前用于评估WC的临床量表无法准确反映治疗（肉毒神经毒素注射和/或再训练治疗）后书写特征的变化。锯齿追踪任务（ZZTT）在当前实践中易于使用，可提供关于书写动作速度和精确度的有用信息。该计时书写测试要求用笔沿一条设有需避开障碍物的锯齿路径行进。它能够评估完成锯齿路径所需的秒数并计算错误次数（偏离路径及与障碍物接触）。研究者拟验证ZZTT用于评估WC书写动作的有效性。

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。