帕金森病患者步态运动数据分析数据集_Parkinson_s_Disease_Gait_Movement_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 步态分析, 运动数据, 传感器数据, 时间序列分析, 机器学习, 医疗健康, 生物医学工程
数据概述：
该数据集包含来自帕金森病患者步态运动的传感器数据，记录了患者在不同测试条件下的步态特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一次性实验或研究的快照数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为参与实验的帕金森病患者。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件记录了患者的步态运动数据，包含加速度（AccV、AccML、AccAP、AccR、AccTheta、AccPhi、AccRho等）、速度（VelML、VelAP、VelV、VelR、VelTheta、VelPhi、VelRho等）、步态参数（StartHesitation、Turn、Walking等）以及经过特征工程处理后的衍生变量和统计指标。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个患者的步态数据，包含多个测量列，便于进行时间序列分析和特征提取。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于帕金森病步态分析研究。已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于帕金森病步态运动分析、疾病诊断辅助和康复治疗评估等研究。
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：适用于生物医学工程、神经科学和机器学习交叉领域的学术研究，如步态特征提取、帕金森病诊断模型构建、步态异常模式识别等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于可穿戴设备、远程健康监测、康复治疗方案评估等领域。
决策支持：支持临床医生进行帕金森病诊断、病情评估和治疗方案制定，辅助患者进行康复训练。
教育和培训：作为生物医学工程、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解步态分析、疾病诊断和预测模型。
此数据集特别适合用于探索帕金森病患者步态运动的规律与特征，帮助用户实现疾病诊断、病情预测、治疗效果评估等目标。
