帕金森病患者步态运动特征分析数据集_Parkinson_s_Disease_Gait_Motion_Feature_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 步态分析, 运动特征, 传感器数据, 机器学习, 疾病诊断, 生物医学工程, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自帕金森病患者步态运动的特征数据，记录了患者在行走过程中的多种运动学指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为静态数据，反映特定时刻的步态特征。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为针对帕金森病患者的临床或实验场景。
数据维度：数据集包含多个特征，主要涉及加速度（AccV, AccML, AccAP, AccR, AccTheta, AccPhi, AccRho）和速度（VelML, VelAP, VelV, VelR, VelTheta, VelPhi, VelRho）等，以及经过处理的统计特征，如均值、标准差、波形长度等。数据还包括患者的ID、模块信息、时间片段、测试信息、服药情况等。
数据格式：CSV格式，每个文件代表一个样本，文件名由哈希值构成。数据结构包括多个列，涵盖加速度、速度、以及基于这些原始数据计算得到的各种统计学特征。
来源信息：数据来源于对帕金森病患者步态运动的测量，可能来自于临床试验或科研项目。数据已进行初步处理，提取了多种运动学特征。
该数据集适合用于帕金森病的步态分析、疾病诊断、病情评估等研究，以及基于机器学习的疾病预测和分类模型构建。
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：适用于生物医学工程、神经科学、运动科学等领域的学术研究，如步态特征与疾病严重程度的关系分析、帕金森病早期诊断模型的构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在可穿戴设备、智能健康监测系统等领域，用于帕金森病患者的步态监测和健康管理。
决策支持：支持临床医生对帕金森病患者的病情评估和治疗方案制定，辅助诊断。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解步态分析和疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索步态运动特征与帕金森病病情之间的关系，帮助用户实现疾病的早期检测、病情评估和个性化治疗方案的制定。
