帕金森病步态与运动状态分析数据集_Parkinson_s_Disease_Gait_and_Movement_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 步态分析, 运动状态, 加速度计, 机器学习, 医学诊断, 行为分析, 传感器数据
数据概述：
该数据集包含来自帕金森病患者的步态和运动数据，旨在用于帕金森病的诊断与病情评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但提供了不同患者的多次访问记录。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为在特定医疗机构或研究项目中收集。
数据维度：数据集包含多种类型的数据，包括：
传感器数据：来自加速度计的三轴加速度数据（AccV, AccML, AccAP），用于捕捉患者的运动轨迹。
临床数据：患者的年龄、性别、病程（YearsSinceDx）、UPDRSIII评分（On/Off用药状态）等，反映患者的疾病状态和用药情况。
行为数据：包括StartHesitation（起始犹豫）、Turn（转弯）、Walking（行走）等步态特征，以及Task（任务）类型。
元数据：记录了测试的ID、Subject（受试者）、Visit（访问次数）、Medication（用药情况）等信息，用于数据组织和分析。
数据格式：主要为CSV格式，包含多个文件，如subjects.csv（受试者信息）、tdcsfog_metadata.csv（TDCS FOG元数据）、defog_metadata.csv（Defog元数据）、test/defog/.csv（测试集Defog数据）、train/defog/.csv（训练集Defog数据）等。
数据来源：数据来源于医学研究或临床试验，已进行标准化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于帕金森病步态分析、运动状态评估、疾病诊断模型的建立以及相关研究。
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：适用于医学研究领域，例如帕金森病步态特征分析、基于加速度计数据的运动状态评估、疾病进展预测等。
行业应用：为医疗设备制造商、健康管理平台提供数据支持，用于开发帕金森病早期诊断和病情监测的工具。
决策支持：支持临床医生对帕金森病患者的诊断和治疗方案制定，提升治疗效果。
教育和培训：作为医学、生物工程、数据科学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解帕金森病相关的步态和运动数据分析。
此数据集特别适合用于探索帕金森病患者的步态和运动特征，建立预测模型，以辅助疾病诊断和评估，最终改善患者的生活质量。
