运动障碍患者居家步态与平衡训练

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06617884

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

条件：共济失调、帕金森病。将分别针对共济失调和帕金森病这两个患者群体进行研究，探讨基于视频的训练能否改善步态和平衡，以及训练方案在预期改善方面是否存在差异。使用两种标准方法（测力台、运动捕捉系统）记录的步态和平衡变量将作为评估训练效果的基础。此外，研究者希望分析各变量在健康受试者（来自我们之前的研究）与运动障碍患者之间有何差异。患者还可以自愿使用自己的智能手机记录运动数据。这样做的好处是可以在家中收集数据，从而更可能反映参与者的日常生活。特别要检验的是，尽管患者运动变异性增加，用智能手机收集的数据是否也能被读取和分析，以及能否记录到典型的运动模式和与训练相关的变化。只有成年人会参与这项研究。

目的是每组评估21名小脑性共济失调或特发性帕金森病患者。该样本量基于使用软件G*Power 3.1.9.7（检验族为t检验，均值：两个独立均值之间的差异（两组））进行的功效计算，采用单侧显著性，α = 0.05，1-β = 0.8，计算得出的效应量为0.8。研究参与者将事先充分了解研究程序。参与研究是自愿的。参与者可随时退出研究，无需说明理由，且不会受到任何不利影响。临床诊断为小脑性共济失调或特发性帕金森病是参与研究的先决条件。参与者还必须能够独立行走2分钟。排除标准为其他影响运动技能的疾病或严重原发性精神疾病，c

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。