Inertial Measurement Units (IMU)
我们开发了一种新颖的定量方法来评估步行过程中的内翻推力 从惯性测量单元 (IMU) 获得的加速度数据。这项研究旨在检查 所开发指标的可靠性并评估其区分膝关节患者的能力 骨关节炎 (OA) 伴内翻从健康成人。总体而言,1…

基本信息
资源简介
Inertial Measurement Units (IMU)
【一句话概览】
本研究开发了一种基于惯性测量单元加速度数据的新定量方法,用于评估步行过程中的内翻推力,并检验其可靠性及区分膝关节骨关节炎伴内翻患者与健康成人的能力。共16例膝关节OA患者和16名健康成人在跑步机上行走,IMU附着于胫骨结节和股骨外侧髁,以中外侧方向加速度均方根除以摆动速度得到调整后RMS(A-RMS)作为内翻推力指数。胫骨和股骨A-RMS的组内相关系数分别为0.85和0.73,两组间差异显著,效应量大(Cohen d:1.23和0.97)。结果表明A-RMS重测重现性良好,可区分健康成人的内翻推力(来源 opendatalab.org.cn)。
【数据内容】
源站原始描述:我们开发了一种新颖的定量方法来评估步行过程中的内翻推力 从惯性测量单元 (IMU) 获得的加速度数据。这项研究旨在检查 所开发指标的可靠性并评估其区分膝关节患者的能力 骨关节炎 (OA) 伴内翻从健康成人。总体而言,16例膝关节OA和 16名健康的成年人在跑步机上行走,IMUs附着在胫骨结节和股骨外侧 Con突。作为内翻推力的指数,我们在 中外侧方向。通过将其除以行走时的摆动速度来调整该值 (已调整 RMS,A-RMS),因为加速度的RMS与运动速度强烈耦合。 胫骨和股骨的 α-RMS的组内相关系数分别为0.85和0.73。 在胫骨和股骨的a-rms中观察到显着差异,效果大 膝关节OA患者与健康成年人之间 (Cohen d: 1.23和0.97)。我们的 结果表明,a-rms具有良好的重测重现性,可以区分 健康成年人的内翻推力
中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):我们开发了一种新颖的定量方法,通过从惯性测量单元(IMU)获取的加速度数据来评估步行过程中的内翻推力。本研究旨在检验所开发指标的可靠性,并评估其区分伴有内翻的膝关节骨关节炎(OA)患者与健康成人的能力。总体而言,16例膝关节OA患者和16名健康成人在跑步机上行走,IMU附着在胫骨结节和股骨外侧髁上。作为内翻推力的指数,我们计算了中外侧方向加速度的均方根(RMS)。通过将其除以行走时的摆动速度来调整该值(已调整RMS,A-RMS),因为加速度的RMS与运动速度强烈耦合。胫骨和股骨的A-RMS的组内相关系数分别为0.85和0.73。在胫骨和股骨的A-RMS中观察到显著差异,膝关节OA患者与健康成人之间效应量大(Cohen d:1.23和0.97)。我们的结果表明,A-RMS具有良好的重测重现性,可以区分健康成人的内翻推力。
【主题与分类】
主题标签:Inertial Measurement Units、IMU、加速度数据、膝关节骨关节炎、步态分析、内翻推力。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面:https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Inertial_Measurement_Units
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Inertial_Measurement_Units
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
该数据集包含来自惯性测量单元(IMU)的加速度数据,用于评估步行过程中的内翻推力。研究对象包括16名膝关节骨关节炎(OA)患者和16名健康成年人,在跑步机上行走时,IMU附着在胫骨结节和股骨外侧髁。数据为中外侧方向的加速度均方根(RMS)及其调整值(A-RMS),用于区分膝关节OA患者与健康成年人。
数据加载示例(表格/文本类)
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
数据缺失?
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