摘要：步态冻结（Freezing of Gait, FOG）是帕金森病患者常见且严重的运动障碍症状，表现为行走过程中突然出现的短暂性步行中断，严重影响患者的日常生活质量并增加跌倒风险。本数据集由Zhang等研究团队精心构建，旨在通过多模态数据采集为帕金森病步态冻结的自动检测提供可靠的研究基础。该数据集采用多种传感器同步记录患者的运动信号，为开发基于机器学习和深度学习的步态冻结实时检测系统提供了宝贵的训练和验证资源。
数据集简介
数据集概述
数据集采用多模态数据采集策略，综合运用可穿戴传感器等设备记录帕金森病患者在不同行走任务中的生理和运动信息。多模态数据的融合使研究者能够从多个维度捕捉步态冻结发生时的生理和运动特征变化，相比单一模态数据能够提供更全面、更鲁棒的检测依据。数据集包含了真实临床场景下的患者数据，确保了研究结果的临床实用性和可推广性。
该数据集以MIT开源许可证发布，原始数据托管于Mendeley Data平台，研究成果发表于Scientific Data期刊。数据集的公开共享促进了帕金森病辅助诊断和监测领域的研究进展，为可穿戴健康监测设备的开发、实时步态冻结预警系统的构建以及个性化康复方案的制定提供了数据支撑。研究者在使用该数据集时应引用原始论文和数据集DOI，以尊重数据贡献者的学术成果。
数据集来源
由Zhang等人采集并发布于Mendeley Data平台的帕金森病步态冻结多模态传感器数据集。
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-34
文件大小：1.4G
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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