帕金森病步态运动行为数据分析数据集_Parkinson_s_Gait_Movement_Behavior_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 步态分析, 运动行为, 传感器数据, 时序分析, 机器学习, 疾病诊断, 康复评估
数据概述：
该数据集包含从帕金森病患者步态运动中采集的传感器数据，记录了患者在不同任务下的运动行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态或短时动态数据集合。
地理范围：数据采集未限定具体地理位置，一般用于帕金森病相关研究。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了患者运动过程中的多个指标，如AccV（垂直加速度）、AccML（内外侧加速度）、AccAP（前后加速度）、StartHesitation（起步犹豫时间）、Turn（转向）、Walking（行走）、Valid（有效性）以及Task（任务类型）等。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一个患者的运动数据，便于进行时间序列分析和特征提取。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
来源信息：数据来源于公开数据集或研究项目，已进行初步的标准化和清洗，确保数据质量。
该数据集适合用于帕金森病步态运动行为的研究，以及相关疾病的诊断、评估和康复方案的制定。
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、生物工程和计算机科学交叉领域的学术研究，如帕金森病步态特征分析、运动行为模式识别、疾病进展预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在可穿戴设备、远程健康监测、智能康复系统等方面的应用。
决策支持：支持临床医生进行帕金森病的诊断和病情评估，辅助制定个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物学、计算机科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解帕金森病步态特征，以及相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索帕金森病患者步态运动的规律与变化趋势，帮助用户实现疾病的早期诊断、病情评估和康复效果的量化分析。
