人类站立时重心转移与非对称承重的能量消耗数据集
该数据集来自Leeuwis等2026年研究,包含20名健康成人在三种3分钟站立条件下的参与者平均值、统计分析与代码:静态对称站立、周期性侧向重心转移的对称站立、周期性切换支撑腿的非对称站立

基本信息
资源简介
人类站立时重心转移与非对称承重的能量消耗数据集
Energetic cost of weight shifting and asymmetric weight-bearing during standing in humans
该数据集来自Leeuwis等2026年研究,包含20名健康成人在三种3分钟站立条件下的参与者平均值、统计分析与代码:静态对称站立、周期性侧向重心转移的对称站立、周期性切换支撑腿的非对称站立。能量消耗用间接测热法测量,承重不对称、倾斜角、压力中心距离、肩峰标记速度及双侧比目鱼肌和内侧腓肠肌EMG由同步动作捕捉、测力台和表面肌电导出。数据可用于研究站立平衡、姿势控制与代谢成本的关系(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含参与者平均值、统计分析和代码,支持:Leeuwis 等人,2026 年“人类站立时重心转移与非对称承重的能量消耗”,[出版物 doi]。二十名健康成人完成了三种 3 分钟站立条件:- 基线(B):静态对称站立 - 转移(S):对称站立并周期性进行侧向重心转移 - 非对称(A):非对称站立并周期性切换支撑腿。能量消耗通过间接测热法测量;承重不对称、倾斜角、压力中心距离、肩峰标记速度和双侧比目鱼肌与内侧腓肠肌 EMG 由同步动作捕捉、测力台和表面肌电图导出。请查找出版物以获取方法的详细描述。存储库包含:- (i) 每位参与者、每
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、standing balance、postural control、weight-bearing asymmetry、weight shifting、energy expenditure、metabolic cost、indirect calorimetry、behavioral energetics。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/IB09YA
下载信息
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源站:https://doi.org/10.34894/IB09YA
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含参与者平均值、统计分析和代码,支持:Leeuwis 等人,2026 年“人类站立时重心转移和不对称承重的能量消耗”,[出版物 doi]。二十名健康成年人完成了三种各3分钟的站立条件:- 基线(B):静态对称站立 - 转移(S):对称站立并伴有周期性侧向重心转移 - 不对称(A):不对称站立并伴有周期性支撑腿切换。能量消耗通过间接测热法测量;承重不对称性、倾斜角度、压力中心距离、肩峰标记点速度以及双侧比目鱼肌和内侧腓肠肌肌电均来自同步动作捕捉、测力台和表面肌电。方法详细描述请参阅该出版物。
该存储库包含:- (i) 所有报告指标的每位参与者、每种条件的平均值表(.csv);- (ii) 同步时间序列数据(Measurements.mat),包括带标签的动作捕捉标记运动学、地面反作用力与压力中心、原始双侧比目鱼肌/内侧腓肠肌EMG,以及逐呼吸代谢分析仪数据;以及- (iii) 用于数据处理、指标计算和图形生成的MATLAB脚本,连同JASP统计文件。包含的指标有:- Pkg:能量消耗(质量归一化代谢功率)(W/kg)- asymmetry_abs_mean:平均绝对承重不对称性,公式1(无量纲)- theta:全身倾斜角,来自AP CoP(度)- CoP_distance_x / CoP_distance_y:转换之间片段期间的平均CoP距离,AP / ML(mm)- CoP_distance:两个方向上的平均CoP距离(mm)- dACR_x_mean / dACR_y_mean:肩峰(ACR)标记平均速度,AP / ML(mm/s)- EMG_SOL / EMG_GAS:归一化比目鱼肌 / 内侧腓肠肌EMG(无量纲)- knee_angle:矢状面膝关节角度(度)- CoP_vel / CoP_x_vel / CoP_y_vel:M
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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