帕金森病运动状态评估手机传感器数据集Parkinson-sDiseaseMotorStateAssessmentPhoneSensorDataset-asnain
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病，运动状态，手机传感器，加速度计，医学研究，数据分析，机器学习，健康监测
数据概述：
该数据集包含来自移动设备传感器的数据，记录了帕金森病患者在执行不同运动任务时的身体运动状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未在数据集中明确给出，但根据时间戳推测为2015年前后。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为收集自参与研究的帕金森病患者。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，主要包括：
Phone_X、Phone_Y、Phone_Z：手机传感器在X、Y、Z轴上的加速度值，用于捕捉患者的运动轨迹。
Phone_Magnitude：手机传感器加速度的合力大小，反映总运动强度。
device_position：设备放置位置，如“LowerLimbs”（下肢），指示传感器放置位置。
task_code：运动任务代码，如“ftnl”（手指鼻尖测试）、“drnkg”（饮水）、“typng”（打字）等，用于区分不同的运动类型。
tremor：震颤指标，0代表无震颤，1代表有震颤。
dyskinesia：运动障碍指标，包括“Yes”（有）和“No”（无）两种状态。
bradykinesia：运动迟缓指标，状态为“NotApplicable”（不适用）。
数据格式：CSV格式，文件名为newDataset.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于研究帕金森病患者的运动特征，以及基于传感器数据的疾病状态评估。
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：适用于帕金森病研究、生物医学工程、移动健康等领域的学术研究，如运动特征分析、疾病严重程度评估、症状检测等。
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和移动医疗应用的产品开发，例如，帕金森病患者的早期诊断与病情监测。
决策支持：支持医疗专业人员进行帕金森病患者的临床评估与治疗方案制定。
教育和培训：作为生物医学工程、数据分析、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解基于传感器数据的健康评估方法。
此数据集特别适合用于探索帕金森病患者运动状态与传感器数据之间的关联，帮助用户开发和优化疾病监测模型，提高帕金森病的诊断效率和患者生活质量。
