帕金森病步态数据分析数据集_Parkinson_s_Disease_Gait_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 步态分析, 运动数据, 机器学习, 疾病诊断, 步态特征, 传感器数据, 医学研究
数据概述：
该数据集包含来自帕金森病患者的步态数据，旨在用于研究和分析帕金森病对步态的影响，并探索基于步态特征的疾病诊断方法。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为临床或研究机构收集的样本。
数据维度：数据集包含多个维度，包括患者基本信息（如年龄、性别、病程等）、UPDRS评分（统一帕金森病评定量表）、步态相关指标（如加速度计数据AccV、AccML、AccAP）以及患者是否正在进行任务（Task）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，defog_all.csv和tdcsfog_all.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行结构化处理，方便进一步的分析和建模。
该数据集适合用于帕金森病研究、步态分析、疾病诊断等相关领域，并可用于开发基于步态数据的预测模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学研究、运动科学以及生物力学领域的学术研究，例如帕金森病步态异常的量化分析、步态特征与疾病严重程度的相关性研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如用于辅助诊断、疾病进展预测、康复治疗效果评估等。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行帕金森病的临床决策和研究方向规划。
教育和培训：作为医学、生物工程、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解帕金森病步态数据分析。
此数据集特别适合用于探索帕金森病患者步态特征的变化规律，构建基于步态数据的疾病诊断模型，以及评估不同治疗方案对步态的影响，从而提升诊断准确性和治疗效果。
