胸廓IMU与sEMG数据集：运动学与呼吸肌激活

数据集获取

源站：https://doi.org/10.21950/T9VD77

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

本数据集源自一项针对新型便携式方案的验证研究，该方案专为呼吸功能评估而设计，尤其适用于呼吸康复和物理治疗等临床领域。该方法结合了惯性测量单元（IMUs）和表面肌电图（sEMG）（使用Delsys Trigno Avanti™系统），可同步分析胸廓运动（运动学）和辅助肌活动（腹直肌激活）。该方案在九名（n=9）健康志愿者的小样本中进行了验证，志愿者按生活方式分类（吸烟者、运动员和未分类个体）。数据采集方法为：将八个传感器放置在关键肋骨（第II、VI、X、XI肋）和腹直肌上，同时参与者执行三种特定呼吸模式：正常呼吸、最大呼吸和自主咳嗽。该方法成功检测到与生活方式因素相关的呼吸模式差异，展示了其作为功能性评估客观临床工具的潜力。

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。