Name: 智能手机加速度计标准化设置震颤评估数据表1
Creator: 千方医数集科研发现管道
License: CC BY 4.0

基本信息

模态

时间序列

大小

0.000823935 GB

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2026-10-07

版本

v1

资源简介

智能手机加速度计标准化设置震颤评估数据表1

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的时序数据集，收录 1 个文件、合计 823.93 KB，主题涵盖 essential tremor、Parkinson’s disease、inertia sensors、neuromodulation、closed-loop，可用于疾病进展预测与生理信号时序建模，CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Data_Sheet_1_Tremor evaluation using smartphone accelerometry in standardized settings.pdf》。配套论文《Transducer‐based evaluation of tremor》发表于 Movement Disorders（2016），DOI：10.1002/MDS.26671。源站首次发布：2022-08-01。

【数据内容】

源站原始描述：Tremor can be highly incapacitating in everyday life and typically fluctuates depending on motor state, medication status as well as external factors. For tremor patients being treated with deep-brain stimulation (DBS), adapting the intensity and pattern of stimulation according the current needs therefore has the potential to generate better symptomatic relief. We here describe a procedure for how patients independently could perform self-tests in their home to generate sensor data for on-line…

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：震颤在日常生活中可能高度致残，并且通常随运动状态、用药状态以及外部因素而波动。因此，对于接受深部脑刺激（DBS）治疗的震颤患者，根据当前需求调整刺激强度和模式，有可能带来更好的症状缓解。我们在此描述一种流程，说明患者如何在家中独立进行自我测试，以生成传感器数据，用于在线调整DBS参数。重要的是，所需的惯性传感器技术存在于任何标准智能手机中，使该流程具有广泛可及性。应用该流程，我们表征了帕金森病和特发性震颤患者表现出的震颤模式的详细特征，并将测量数据与临床评分（Fahn-Tolosa-Marin）以及手指佩戴式惯性传感器直接进行比较。我们的结果表明，在标准化测试流程中使用时，智能手机加速度测量法可提供足够详细且可靠的震颤描述指标，可用于DBS的闭环控制。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 823.93 KB。Data_Sheet_1_Tremor evaluation using smartphone accelerometry in standardized settings.pdf：application/pdf，823.93 KB。数据集 DOI：10.3389/fnins.2022.861668.s001。

【主题与分类】

源站学科分类：Radiology and Organ Imaging、Decision Making、Autonomic Nervous System、Cellular Nervous System、Biological Engineering、Central Nervous System。主题标签：essential tremor、Parkinson’s disease、inertia sensors、neuromodulation、closed-loop。

【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://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Tremor_evaluation_using_smartphone_accelerometry_in_standardized_settings_pdf/20410347

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Sahin, Gürdal; Halje, Pär; Uzun, Sena; Jakobsson, Andreas; Petersson, Per (2022). Data_Sheet_1_Tremor evaluation using smartphone accelerometry in standardized settings.pdf. Frontiers. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-05-30，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Tremor_evaluation_using_smartphone_accelerometry_in_standardized_settings_pdf/20410347

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取（Figshare）

源站标题：Data_Sheet_1_Tremor evaluation using smartphone accelerometry in standardized settings.pdf
DOI：10.3389/fnins.2022.861668.s001
发布日期：2022-08-01
文件数：1 个
文件总体积：823.93 KB
源站页面：https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Tremor_evaluation_using_smartphone_accelerometry_in_standardized_settings_pdf/20410347

命令行下载

curl -L -o "Data_Sheet_1_Tremor evaluation using smartphone accelerometry in standardized settings.pdf" "https://ndownloader.figshare.com/files/36492651"

文件清单

Data_Sheet_1_Tremor evaluation using smartphone accelerometry in standardized settings.pdf（823.93 KB）

文件总体积 823.93 KB（源站 API 实测）。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

Tremor can be highly incapacitating in everyday life and typically fluctuates depending on motor state, medication status as well as external factors. For tremor patients being treated with deep-brain stimulation (DBS), adapting the intensity and pattern of stimulation according the current needs therefore has the potential to generate better symptomatic relief. We here describe a procedure for how patients independently could perform self-tests in their home to generate sensor data for on-line adjustments of DBS parameters. Importantly, the inertia sensor technology needed exists in any standard smartphone, making the procedure widely accessible. Applying this procedure, we have characterized detailed features of tremor patterns displayed by both Parkinson’s disease and essential tremor patients and directly compared measured data against both clinical ratings (Fahn-Tolosa-Marin) and finger-attached inertia sensors. Our results suggest that smartphone accelerometry, when used in a standardized testing procedure, can provide tremor descriptors that are sufficiently detailed and reliable to be used for closed-loop control of DBS.