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。
基本信息
资源简介
便携式生物力学实验室 (PBL)
【一句话概览】
提出首个经临床验证的手持智能手机人体运动生物力学分析方法。研究团队开发了便携式生物力学实验室（PBL），包含安全云端智能手机应用与生物力学模型拟合算法，并在神经外科和运动医学诊所测试。结果显示关节角度误差在3度以内，骨盆平移误差在数厘米以内，步态指标可靠性高（ICC>0.9）且能敏感反映临床差异。在颈椎脊髓病减压手术患者中，PBL步态指标与mJOA评分相关，且对手术干预的响应性优于患者报告结果。该方法开源，有望实现临床人群移动障碍的远程可及监测（来源 intelligentsensingandrehabilitation.github.io）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Portable Biomechanics Laboratory: Clinically Accessible Movement Analysis from a Handheld Smartphone》。
【数据内容】
源站原始描述：We present the first clinically-validated method for biomechanical analysis of human movement from a handheld smartphone. The way a person moves is a direct reflection of their neurological and musculoskeletal health, yet it remains one of the most underutilized vital signs in clinical practice. Although clinicians visually observe movement impairments, they lack accessible and validated methods to objectively measure movement in routine care. This gap prevents wider use of biomechanical measure…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们提出了首个经临床验证的、利用手持智能手机进行人体运动生物力学分析的方法。人的运动方式直接反映其神经与肌肉骨骼健康状况，然而它仍是临床实践中最未被充分利用的生命体征之一。尽管临床医生通过肉眼观察运动障碍，但缺乏便捷且经过验证的方法在常规诊疗中客观测量运动。这一空白阻碍了生物力学测量在实践中的更广泛应用，而此类测量本可实现更敏感的结果指标或更早识别功能障碍。在本研究中，我们介绍了便携式生物力学实验室（PBL），其中包括一个安全、支持云端的智能手机应用程序用于数据采集，以及一种将生物力学模型拟合至这些数据的新算法。我们使用一个大型、具有临床代表性且异质性强的数据集，并配以同步的地面真值，对PBL的生物力学测量进行了广泛验证。随后，我们在神经外科和运动医学诊所中测试了该系统的可用性与实用性。我们发现，在神经损伤患者、下肢假肢使用者、儿科住院患者及对照组中，关节角度误差在3度以内，骨盆平移误差在数厘米以内。除了易于使用且操作快捷外，由PBL计算出的步态指标显示出高可靠性（ICC > 0.9），并且对临床差异敏感。例如，在接受颈椎病减压手术的个体中，改良日本骨科协会（mJOA）评分是常用的患者报告结局指标；我们发现PBL步态指标不仅与mJOA评分相关，而且对手术干预的反应性优于患者报告结局。这些发现支持将手持智能手机视频用作一种可扩展、低负担的工具，以捕获具有临床意义的生物力学数据，为临床人群中移动障碍的远程、可及监测提供了一条有前景的路径。为促进进一步研究与临床转化，我们开源了首个在临床人群中验证的、从手持智能手机视频测量全身运动学的方法。
【主题与分类】
主题标签：biomechanics、movement analysis、smartphone、gait、cervical myelopathy、lower-limb prosthesis、knee osteoarthritis、markerless motion capture、clinical validation、neurological injury。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://IntelligentSensingAndRehabilitation.github.io/MonocularBiomechanics/
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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
源站：https://IntelligentSensingAndRehabilitation.github.io/MonocularBiomechanics/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
PBL数据集包含148名参与者（健康对照组、儿童住院患者、下肢假体使用者及神经损伤患者），共11.7小时手持智能手机视频记录，用于验证单目视频生物力学测量的准确性。数据模态为视频图像，任务包括关节角度计算和步态分析，旨在实现临床运动障碍的远程可访问监测。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
