摘要：该数据集面向肩周炎（粘连性关节囊炎）康复训练的自动分析、动作跟踪与分类研究构建，主要记录上肢物理治疗过程中产生的运动学数据
数据集概述
该数据集面向肩周炎（粘连性关节囊炎）康复训练的自动分析、动作跟踪与分类研究构建，主要记录上肢物理治疗过程中产生的运动学数据。数据采用 Xsens IMU（惯性测量单元）运动捕捉系统采集，可连续获取人体运动过程中的姿态与运动变化，为肩部康复动作的定量分析提供基础。相比依赖摄像机和光学标记点的传统动作捕捉方式，IMU 方案具有设备便携、环境适应性强、部署成本相对较低等特点，更适合虚拟康复和居家理疗场景。
数据结构与关键特征
数据集包含多种肩部及上肢康复动作，主要包括手臂屈曲哑铃全程、手臂屈曲哑铃半程、手臂滑动外展、手臂滑动屈曲、环转、八步追踪练习、手指攀爬、钟摆运动、肩胛壁滑移和肩胛挤压等训练内容，同时包含正确动作与错误动作数据，便于开展运动质量评价。数据按照受试者、左右侧、动作类型及试验次数进行层级组织，并配套 MP4 动作动画、Excel 运动学数据等文件。部分动作包含多次重复试验，如钟摆练习可记录连续摆动过程，从而形成具有时间序列特征的 IMU 运动数据。
应用价值与研究方向
该数据集适用于人体活动识别（HAR）、肩部康复动作分类、运动质量评估、异常动作检测、生物力学信号处理以及智能康复系统等研究方向。研究者可基于 IMU 的加速度、角速度、姿态角或关节运动参数进行特征提取，并结合 SVM、随机森林、CNN、LSTM、Transformer 等模型识别不同康复动作，进一步区分正确与错误动作。其数据结构也适合研究肩关节活动范围评估、动作完成度分析、康复进度跟踪和居家远程理疗监测，可为肩周炎智能康复辅助系统的设计与实现提供数据基础。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-816
文件大小：2.6G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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