Data Structure ?
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データは、脳卒中患者と健康な参加者が脳卒中リハビリテーションロボットを使用して一連のタスクを実行する際の3D人体姿勢推定を含んでいます。このプロジェクトの目標は、ロボットによる脳卒中リハビリテーションのビデオから、練習が効果的でなくなる可能性のある姿勢の逸脱を検出することです。このデータセットは研究用途のみで提供されています。内容脳卒中は通常、上肢の運動障害を引き起こします。新しい制限に適応するために、脳卒中生存者は時々、より強力なまたは影響を受けていない関節と筋肉を使うように運動パターンを変えます。しかし、リハビリテーショントレーニングでこのような補償運動を使うと、効果的でない結果につながる可能性があります。補償運動を自動検出できるシステムは、脳卒中生存者が正しい位置決めを使うように導くのに役立ちます。このような自動化ツールを開発するために、我々はロボットリハビリテーショントレーニング中の臨床的に関連する運動のデータセットを提供しています。データセットはMicrosoft Kinectセンサーで収集され、10人の健康な参加者と9人の脳卒中生存者の2グループの参加者が上肢リハビリテーションロボットを使用して一連の座位動作を行ったものです。健康な参加者は、一般的な脳卒中後の補償動作を模擬するために追加の脚本動作を行いました。データセットには一般的な臨床評価スコアも含まれています。2人の専門家が健康な参加者と脳卒中参加者の補償運動を注釈付けし、それをデータセットに含めました。我々はまた、選択されたタスクの補償運動を検出する際のデータセットの感度と特異度についても初期評価を行いました。このデータセットは、臨床環境で費用対効果が高く、持ち運び可能で便利なセンサーを使用した臨床的に関連する運動を含んでいるため、非常に価値があります。
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