数据集概述
本数据集来自H2020 VITALISE项目，通过Living Labs采集Fitbit和Withings可穿戴设备的生理监测数据，包含心率、去脂体重、脂肪量、体脂率、水分、肌肉量、体重共七类指标，覆盖单个受试者的短期心率数据（2天）和六个月的身体成分数据，总计8个JSON文件。
文件详解
- 心率数据文件
- 文件名称：
heart_rate_2023-04-23.json、heart_rate_2023-04-24.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：Fitbit设备采集的心率数据（单位：次/分钟），每5分钟采样一次，每个文件对应单天数据。
- 身体成分数据文件（共6个，命名含日期与UUID）
- 文件名称：
fat_free_mass-2023-04-21-2023-10-20-xxx.json、fat_mass_weight-xxx.json、fat_ratio-xxx.json、hydration-xxx.json、muscle_mass-xxx.json、weight-xxx.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：Withings设备采集并转换为VITALISE数据模型的身体成分数据，覆盖六个月（2023年4月21日-10月20日），每个文件对应一类指标：去脂体重（kg）、脂肪量（kg）、体脂率（%）、水分（kg）、肌肉量（kg）、体重（kg），各含69条记录。
数据来源
H2020 VITALISE项目Living Labs
适用场景
- 可穿戴设备健康数据研究：分析Fitbit与Withings设备在生理指标监测中的数据质量与一致性。
- 个体健康趋势分析：基于六个月的身体成分数据，研究单一个体的健康状态变化趋势。
- 健康监测模型训练：为可穿戴设备生理数据的算法模型提供真实场景采集的训练数据。
- 临床健康评估辅助：探索生理指标数据在健康风险评估、慢性疾病管理中的应用。
- 项目数据验证：支持H2020 VITALISE项目相关研究的结果验证与分析。
