帕金森病患者上肢运动加速度与震颤检测数据集Parkinson-sDiseaseUpperLimbMovementAccelerationandTremorDetection-muhammadhasnain564
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 运动加速度, 震颤检测, 医疗健康, 可穿戴设备, 时序数据, 机器学习, 临床分析
数据概述：
该数据集包含来自可穿戴传感器的数据，记录了帕金森病患者上肢运动的加速度信息，并标注了震颤状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间未知，但包含日期信息，可用于分析特定时段内的运动特征。
地理范围：数据来源未明确，但可用于帕金森病患者的运动分析。
数据维度：包括时间戳（timestamp）、三轴加速度（GENEActiv_X, GENEActiv_Y, GENEActiv_Z）、加速度幅值（GENEActiv_Magnitude）、设备位置（device_position）、任务代码（task_code）、震颤状态（tremor）和日期（date）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为final_day4csv，方便进行时序数据分析和特征提取。
来源信息：数据集来源于可穿戴设备采集的运动数据，并进行了初步的结构化处理。
该数据集适合用于帕金森病相关的运动分析、震颤检测和疾病状态评估研究。
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：适用于医疗健康领域的研究，如帕金森病患者的运动模式分析、震颤特征识别、疾病严重程度评估等。
行业应用：可以为医疗设备制造商、康复治疗机构提供数据支持，特别是在开发智能康复系统、远程监测方案等方面。
决策支持：支持医生对帕金森病患者进行诊断、治疗方案制定，以及患者康复效果的评估。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解可穿戴传感器数据分析、疾病诊断和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索帕金森病患者上肢运动与震颤之间的关系，帮助用户实现对患者运动状态的准确评估，并为疾病的早期诊断和干预提供数据支持。
