步态异常
步态异常指行走时姿态、节律、协调性或稳定性偏离正常生理模式，是神经系统、肌肉骨骼系统等多种损害的重要临床体征。其发病机制涉及中枢运动控制障碍、周围神经肌肉传递异常、骨骼关节结构改变及本体感觉功能减退等。临床上表现为痉挛步态、共济失调步态、帕金森样小碎步、跨阈步态等典型模式。诊断需结合详细的神经科与骨科查体、影像学及神经电生理检查，以明确潜在病因。治疗以病因干预为前提，联合物理治疗、矫形器及康复训练改善行走功能。在医疗数据平台与科研场景中，步态分析已成为疾病进展监测、手术疗效评估及人工智能辅助诊断的关键客观指标。
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步态异常患者数量、临床检查数据（均值±标准差）及各聚类检查中不同GMFCS分级患者数量
该数据集来自frontiersin.figshare.com，包含一份PDF文件，涉及步态异常患者的临床检查数据（均值±标准差）、各聚类检查中不同GMFCS分级患者数量，以及健康受试者与不同步态异常患者的EMG步态模式
各类步态异常与步速的复发性跌倒比值比
该数据集来自 plos.figshare.com，包含一张表格（Table_4.xls），给出各类步态异常与步速对应的复发性跌倒比值比（OR）
老年人步态评估指南与时空步态参数参考值：Biomathics与Canadian Gait Consortiums倡议
源站描述涉及一项研究：招募 36 名年轻成人（23F，13M），在 8m 步道上完成中性基线行走（6 次往返，共 48m），随后通过沉浸式 360 度视频和虚拟现实头戴显示器完成 6 种伪随机情绪状态诱导条件（快乐、兴奋、悲伤、恐惧、愤怒），以考察情绪状态对步行表现
下跳性眼震综合征步态障碍多模态数据集
该数据集来自zenodo.org，包含15名参与者（P1-P15）共155个take文件夹的多模态人体运动数据，每个take同步记录左右足底压力鞋垫数据与OptiTrack运动捕捉导出数据
身体姿势偏差（MT指数）预测步态障碍（步态运动学）的典型解（功能1和2）
数据围绕身体姿势偏差（MT 指数）与步态障碍（步态运动学）之间的典型相关关系，涉及功能 1 和功能 2，主题涵盖步态障碍、三维步态分析工具、表面形貌、CP 等
步态异常患者数量、临床检查数据及不同GMFCS水平聚类检查患者数量
该数据集来自PLOS ONE配套论文，包含步态异常患者数量、临床检查数据（均值±标准差）以及各聚类检查中不同GMFCS水平的患者数量
GaitVibe数据集：来自42名正常发育成人的脚步声诱发的楼层振动数据，包含三维运动捕捉和压力鞋垫测量
GaitVibe数据集包含42名正常发育成人的步态振动数据及其三维运动捕捉和压力鞋垫真值，用于低成本、非接触式步态分析。
用于机器人辅助康复中神经运动障碍患者参与度预测的人工智能工具数据集
包含HRV和EDA特征及参与度标签的表格数据集，用于预测神经运动障碍患者在机器人辅助康复中的参与度水平。
量化踝足矫形器刚度的方法
用于量化神经功能障碍患者踝足矫形器刚度的AADS测试方法数据集，包含OpenSim模型与样本标记轨迹数据。
全周期量化评估软件测试数据集
本数据集由武汉大学动力与机械学院和中南医院团队于2025年3月在中南医院得到，主要经过了肌电数据采集，步态数据采集的实施过程，肌电数据主要基于智芸薇无线表面肌电采集系统实现，包括了偏瘫患者在左右腿膝关节前伸、踝关节屈曲…
Kinect v2模拟异常步态骨骼数据集
该数据集是一个基于Kinect v2传感器采集的骨骼运动数据集，包含正常步态以及六种模拟异常步态（如止痛步态、僵直腿步态等）的骨骼关节点坐标序列，数据模态为骨骼运动序列，主要用于步态分析、康复医学研究、运动障碍识别以及计算机视觉和机器学习在医疗辅助诊断领域的应用。
便携式生物力学实验室 (PBL)
PBL数据集通过手持智能手机视频捕捉148名不同临床人群的生物力学数据，用于远程运动障碍监测。
