犬类后肢跛行步态分析训练数据集CanineHindLimbLamenessGaitAnalysisTrainingDataset-marcopal
数据来源：互联网公开数据
标签：犬类步态, 跛行分析, 步态识别, 机器学习, 动物健康, 生物力学, 临床诊断, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自实验犬的数据，记录了犬类后肢跛行情况下的步态特征信息，用于步态分析和跛行程度评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，视作静态步态分析数据。
地理范围：数据未明确地理位置信息，一般适用于临床步态分析研究。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了犬只的步态数据，包括以下关键字段：id（个体编号）, dob（出生日期）, gender（性别）, weight（体重）, forceplate_date（力板数据采集日期）, age（年龄）, RH（右后肢步态数据）, gait（步态类型）, speed（步态速度）, 以及V1至V9的LF（左前肢）, RF（右前肢）, LH（左后肢）, RH（右后肢）的步态特征值和STD（标准差）等。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如RH_traincsv-1.csv、LH_traincsv-1.csv等，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于动物步态研究或临床实验，已进行标准化处理。
该数据集适合用于犬类步态分析、跛行程度评估、步态识别模型的训练和验证。
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：适用于动物步态分析、生物力学、兽医临床诊断等领域的研究，例如步态异常识别、步态特征分析等。
行业应用：为兽医临床诊断提供数据支持，有助于开发自动化的步态分析系统，提高诊断效率。
决策支持：支持兽医临床决策，辅助评估犬类肢体健康状况，制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为兽医学、生物力学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犬类步态分析方法。
此数据集特别适合用于探索犬类后肢跛行与步态特征之间的关系，帮助用户开发步态分析模型，提高跛行诊断的准确性和效率。
