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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共 14 个数据集

时间序列ALAMEDA智能鞋垫医学标注数据

ALAMEDA智能鞋垫医学标注数据

时间序列神经疾病时间序列

包含帕金森病、多发性硬化、中风患者智能鞋垫传感器数据及医学标注的数据集。

来源Zenodo
大小0 GB
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便携式生物力学实验室 (PBL)

便携式生物力学实验室 (PBL)

图像运动障碍图像

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。

来源西北大学
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UK Biobank步态身体活动数据

UK Biobank步态身体活动数据

时序分类

UK Biobank Physical Activity Monitor 面向步态异常及相关临床研究,提供公开可访问的时序数据、标注或队列信息,适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。

来源UK Biobank
浏览21
GaitRec步态识别数据

GaitRec步态识别数据

视频分类

GaitRec Dataset 面向步态异常及相关临床研究,提供公开可访问的视频数据、标注或队列信息,适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。

来源University of Jena
浏览26
PKMAS步态数据

PKMAS步态数据

时序分类

PKMAS Gait Dataset 面向步态异常及相关临床研究,提供公开可访问的时序数据、标注或队列信息,适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。

来源University of Bologna
浏览24
步态分析脑瘫数据

步态分析脑瘫数据

时序分类

Cerebral Palsy Gait Analysis Dataset 面向步态异常及相关临床研究,提供公开可访问的时序数据、标注或队列信息,适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。

来源JuheAPI
数据量1139
浏览24
PAMAP2身体活动监测

PAMAP2身体活动监测

时序分类

PAMAP2 Physical Activity Monitoring 面向步态异常及相关临床研究,提供公开可访问的时序数据、标注或队列信息,适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。

来源DFKI
数据量3850505
浏览11
MHEALTH人体活动数据

MHEALTH人体活动数据

时序分类

MHEALTH Dataset 面向步态异常及相关临床研究,提供公开可访问的时序数据、标注或队列信息,适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。

来源Universitat Jaume I
数据量120
浏览14
Daphnet冻结步态数据

Daphnet冻结步态数据

时序分类

Daphnet Freezing of Gait Dataset 面向步态异常及相关临床研究,提供公开可访问的时序数据、标注或队列信息,适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。

来源ETH Zurich
数据量237
浏览11
步态障碍与步态测量关联数据集

步态障碍与步态测量关联数据集

步态障碍评估临床步态分析

该数据集是一个临床表格数据集,包含步态障碍患者的Hauser指数、Tinetti评分、Timed Up and Go测试和步速等步态测量指标的评估结果,数据以均值(标准差)形式呈现,并统计了中重度步态障碍患者的比例。该数据集主要用于步态障碍的临床评估、步态分析研究以及神经系统疾病或老年病相关的康复与治疗应用。

浏览10
步态分析数据集

步态分析数据集

该数据集是一个基于惯性测量单元(IMU)的步态分析数据集,包含从身体多个部位采集的加速度、角速度和方向等时序数据,数据模态为传感器时序信号。它主要用于步态识别、生物特征认证、活动识别、异常步态检测以及可穿戴医疗健康应用的研究,支持传统特征分析和深度学习方法,为开发实际场景中的步态分析系统提供重要资源。

来源Hu, Fo
浏览11
BUT步态原始数据集

BUT步态原始数据集

该数据集是一个百人规模的步态原始数据集,包含连续两天采集的惯性运动传感器数据,数据模态包括加速度计、陀螺仪数值及肢体方向信息,通过17个传感器同步记录人体行走时的运动特征,主要用于步态生物特征识别方法的跨日验证研究,并支持移动健康监测中基于手机传感器的步态分析应用。

来源Zenodo
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