Name: 手指拍打运动迟缓检测示例视频
Creator: figshare
License: CC BY 4.0

基本信息

模态

图像

大小

0.002410894 GB

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2025-05-06

版本

v1

资源简介

手指拍打运动迟缓检测示例视频

【一句话概览】

该源站标题为《Example Video : Finger tapping for bradykinesia detection》，原始描述为用于运动迟缓检测的手指敲击任务示例视频。文件数为1，文件合计大小2.4 MB。源站标签包括Parkinson、Finger tapping、Bradykinesia、Computer vision，源站分类为Central nervous system，许可为CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Example Video : Finger tapping for bradykinesia detection》。源站首次发布：2025-05-05。

【数据内容】

源站原始描述：Example Video for finger tapping task for bradykinesia detection

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：手指敲击任务示例视频（用于运动迟缓检测）

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 2.41 MB。example.mp4：video/mp4，2.41 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.28930706.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Central nervous system。主题标签：Parkinson、Finger tapping、Bradykinesia、Computer vision。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Example_Video_Finger_tapping_for_bradykinesia_detection/28930706

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Kasemsap, Narongrit (2025). Example Video : Finger tapping for bradykinesia detection. figshare. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2025-05-06，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Example_Video_Finger_tapping_for_bradykinesia_detection/28930706

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取（Figshare）

源站标题：Example Video : Finger tapping for bradykinesia detection
DOI：10.6084/m9.figshare.28930706.v1
发布日期：2025-05-05
文件数：1 个
文件总体积：2.41 MB
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Example_Video_Finger_tapping_for_bradykinesia_detection/28930706

命令行下载

curl -L -o "example.mp4" "https://ndownloader.figshare.com/files/54196454"

文件清单

example.mp4（2.41 MB）

文件总体积 2.41 MB（源站 API 实测）。

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