步态指标与帕金森病训练数据集GaitMetricsandOpenPoseParkinsonsTrainingDataset-shrlynb
数据来源：互联网公开数据
标签：步态分析，帕金森病，数据集，运动医学，机器学习，生物力学，健康监测，疾病诊断
数据概述： 该数据集包含来自步态分析研究的数据，记录了帕金森病患者和健康个体的步态指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构和研究实验室，主要集中在中国和国际部分地区的帕金森病研究中心。
数据维度：数据集包括步态参数，运动指标，OpenPose检测的关节点数据，如步长，步频，关节角度，运动轨迹等。还包括患者的临床诊断信息，性别，年龄等变量。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗机构和学术研究的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于帕金森病诊断，步态分析，运动医学研究等领域，特别是在机器学习模型训练，帕金森病早期检测等任务中具有重要应用价值。
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：适用于帕金森病早期诊断，步态异常分析等医学研究，如步态特征与疾病严重程度的相关性研究，运动功能障碍的量化评估等。
行业应用：可以为医疗机构和康复中心提供数据支持，特别是在帕金森病的辅助诊断，康复训练效果评估等方面。
决策支持：支持帕金森病的早期筛查和个性化治疗方案制定，帮助医生制定更精准的治疗策略。
教育和培训：作为生物医学工程，运动医学及康复科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解步态分析，帕金森病诊断及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索帕金森病患者的步态特征与疾病进展的关系，帮助用户实现准确的疾病诊断和康复评估，为帕金森病的早期干预和个性化治疗提供数据支持。
