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创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

MyHand-SCI：用于脊髓损伤的主动手部矫形器

MyHand-SCI: An Active Hand Orthosis for Spinal Cord Injury 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的研究数据集，聚焦于 MyHand-SCI 主动手部矫形器在 C6-C7 脊髓损伤伴四肢瘫个体中的开发与测试。该数据集在本站归入“损伤、中毒及外因 / 其他”分类，主题标签为脊髓损伤与四肢瘫。源站描述表明，该研究旨在开发并测试 MyHand-SCI 设备的硬件与软件组件，以辅助 C6-C7 脊髓损伤患者的手部功能；研究设计为非随机探索性研究，用于确定设备使用的可行性、收集用户对设备特征与功能的反馈以支持设备进一步改进，并评估若干临床结局指标的效用与反应性。以下依据可获得的信息对该数据集作分段介绍。

【数据集背景】

该数据集对应的研究关注脊髓损伤与四肢瘫人群的手部功能辅助问题。源站描述指出，研究目的是开发并测试 MyHand-SCI 设备的硬件和软件组件，以帮助 C6-C7 脊髓损伤个体恢复或改善手部功能。研究对象条件明确为脊髓损伤与四肢瘫，损伤节段限定在 C6-C7。研究性质为非随机探索性研究，其目标包括确定设备使用的可行性、获取用户对设备特征和功能的反馈以便进一步改进设备，以及评估若干临床结局指标的效用和反应性。这些信息构成了该数据集的基本研究背景。

【数据内容】

源站描述未具体说明数据集包含的变量、记录数量、数据表结构或文件格式。可确认的内容范围与上述研究目的相关，即围绕 MyHand-SCI 设备的硬件与软件组件测试、设备使用可行性、用户反馈以及临床结局指标评估所形成的研究数据。主题标签为脊髓损伤与四肢瘫，研究对象条件为脊髓损伤与四肢瘫、损伤节段为 C6-C7。除这些主题与条件信息外，数据集的具体字段、测量指标和样本规模等细节源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述显示，其对应研究为非随机探索性研究，涉及设备硬件与软件组件的开发与测试，并通过用户反馈和临床结局指标评估来支持设备改进。关于采集地点、采集时间、采集流程、样本招募方式以及数据记录的具体方法，源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述，该数据集可用于了解 MyHand-SCI 主动手部矫形器在 C6-C7 脊髓损伤伴四肢瘫个体中的开发与测试情况，适用于关注手部功能辅助设备可行性、用户反馈与临床结局指标评估的研究或应用场景。其主题标签脊髓损伤与四肢瘫也表明其适用范围与这两类条件相关。关于更具体的适用场景、分析用途或应用限制，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的使用方法说明，包括数据访问方式、使用条件、分析建议或配套文档等信息。

【质量与限制】

源站描述表明该研究为非随机探索性研究，其目的之一是确定设备使用的可行性并评估若干临床结局指标的效用与反应性。关于数据质量指标、样本量、缺失情况、偏倚控制或验证结果等信息，源站未提供。由于研究为非随机设计且属于探索性研究，相关结论的适用范围应以源站描述为限。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05553457

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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

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05553457

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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：脊髓损伤、四肢瘫痪。本研究的目的是开发和测试MyHand-SCI设备的硬件和软件组件，以帮助C6-C7脊髓损伤患者的手部功能。这是一项非随机探索性研究，旨在确定设备使用的可行性，提供用户对设备特征和功能的反馈，以便进一步改进设备，并评估几种临床结局指标的实用性和反应性。

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