基于智能手机惯性传感器和机器学习的脑瘫肌张力障碍和舞蹈手足徐动症家庭测量数据集
使用智能手机惯性传感器和机器学习对脑瘫患者肌张力障碍和舞蹈手足徐动症进行家庭测量的概念验证数据集，包含分析脚本和函数。
基本信息
资源简介
基于智能手机惯性传感器和机器学习的脑瘫肌张力障碍和舞蹈手足徐动症家庭测量数据集
【一句话概览】
本数据集对应“利用智能手机耦合惯性传感器技术与机器学习在家庭环境中测量脑瘫肌张力障碍和舞蹈手足徐动症：概念验证研究”。项目含1个主MATLAB脚本MODYSathome_main.m及12个MATLAB函数，并提供下载、路径设置与运行说明。数据集文件数1，合计大小407.3 MB，标签包括dataset、MODYS、MODYS@home、machine learning、dystonia、cerebral palsy，许可为cc-by-4.0（来源 Zenodo，cc-by-4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Home-based measurements of dystonia and choreoathetosis in cerebral palsy using smartphone-coupled inertial sensor technology and machine learning: A proof-of-concept study - dataset》。源站首次发布：2022-03-23。
【数据内容】
源站原始描述：Home-based measurements of dystonia in cerebral palsy using smartphone-coupled inertial sensor technology and machine learning: A proof-of-concept study This project contains: - 1 main MATLAB script: MODYSathome_main.m - 12 MATLAB functions: - function_calc_mean_recall_precision.m - function_create_dataframes.m - function_deep_learning.m - function_determine_best_ML_model.m - function_display_DL_results.m - function_display_ML_results.m - function_index_extremities.m - function_machine_learning.…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 407.25 MB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.6379451。
【主题与分类】
主题标签：dataset、MODYS、MODYS@home、machine learning、dystonia、cerebral palsy。
【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://zenodo.org/records/6379451
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2022-03-24，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
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