末端执行器型机器人辅助步态训练对烧伤患者步态模式的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06564090

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数据说明

条件：烧伤、步态训练、康复。下肢烧伤患者因疼痛或关节挛缩而出现步态功能障碍，并因患侧并发症而出现步态不对称。持续存在的步态不对称使这些患者面临潜在不良后果的风险，如患侧骨密度降低、健侧因代偿动作而过度使用损伤、姿势控制受损以及步态效率低下。通过物理治疗进行早期步态训练是提高患者生活质量、改善功能结局并减轻烧伤相关并发症的关键策略。传统物理治疗有助于促进关节活动度（ROM）增加并减轻烧伤或皮肤移植后的挛缩。

物理治疗以患者的体位摆放、关节活动度、肌肉力量、耐力、平衡、协调及呼吸康复为核心。既往使用末端执行器型机器人辅助步态训练（RAGT）治疗步态障碍患者的研究表明，RAGT联合常规物理治疗可显著改善步行速度、步态表现和肌力。本研究旨在探讨因烧伤导致步态障碍的患者在接受末端执行器型机器人（Morning Walk®）辅助步态训练（RAGT）后步态模式和肌力的改善情况。本研究将36例患者随机分配至两组：30分钟Morning Walk®训练联合30分钟常规物理治疗（RAGT组），或60分钟常规物理治疗（CON组）。每周进行5次训练，持续8周。主要结局指标为步态表现和肌力，分别采用功能性步行分级（FAC）和徒手肌力测试（MMT）进行评估。次要结局指标包括6分钟步行试验（6MWT）、步态运动学及步态时空参数。

本研究的结果预计，存在步态障碍的患者

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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