UK Biobank步态身体活动数据
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。
基本信息
资源简介
UK Biobank步态身体活动数据
【一句话概览】
该数据类别记录通过腕戴式加速度计测量的身体活动。主要数据采集于2013年6月至2016年1月间完成，涉及100000名参与者。2018年，一部分参与者被要求按季度重复该测量，每人最多四次，以考察季节性效应对测量的影响。这些季节性重复测量目前仍在进行中。更多信息见资源169649（来源 biobank.ndph.ox.ac.uk）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Category 1008》。
【数据内容】
源站原始描述：Physical activity measurement recorded via a wrist-worn accelerometer. Main data collection (for 100,000 participants) was between June 2013 and January 2016. In 2018, a subset of participants was asked to repeat the exercise up to four times each on a quarterly basis to examine the influence of seasonal effects on the measurements. These seasonal repeats are currently ongoing. Additional information is given in Resource 169649
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：通过腕戴式加速度计记录的身体活动测量数据。主要数据收集（针对100,000名参与者）是在2013年6月至2016年1月期间进行的。2018年，一部分参与者被要求每季度重复该运动最多四次，以研究季节性效应对测量结果的影响。这些季节性重复测试目前仍在进行中。更多信息见资源169649。
【主题与分类】
主题标签：Physical activity、Accelerometer、Wrist-worn、Additional exposures。
【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://biobank.ndph.ox.ac.uk/showcase/label.cgi?id=1008
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://biobank.ndph.ox.ac.uk/showcase/label.cgi?id=1008
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
UK Biobank Physical Activity Monitor 是与步态异常相关的公开数据集，包含时序数据，可用于分类、表型识别、疾病评估或算法验证。
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。
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