健康人与足下垂患者步态相关踝关节活动fNIRS数据集
该数据集为功能性近红外光谱（fNIRS）数据，记录初级运动皮层（M1）在步态周期三种状态（静息、背屈、跖屈）下的踝关节相关运动活动
基本信息
资源简介
健康人与足下垂患者步态相关踝关节活动fNIRS数据集
fNIRS Dataset of Gait-Related Ankle Activity across Healthy and Drop Foot Patients
该数据集为功能性近红外光谱（fNIRS）数据，记录初级运动皮层（M1）在步态周期三种状态（静息、背屈、跖屈）下的踝关节相关运动活动。共纳入27名参与者，分为健康对照组（n=20；10男/10女；23±3岁）与踝关节活动障碍组（n=7；4男/3女；61±12岁），后者包括左侧偏瘫、糖尿病神经病变和踝关节不稳。信号采用NIRSport2系统、20通道运动皮层蒙太奇、10.1725 Hz采样率及760–850 nm双波长采集。任务由PsychoPy®呈现，健康人协议180 s，患者协议240 s。数据可用于步态相关脑机接口与神经疾病研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-09-23。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：一个功能性近红外光谱（fNIRS）数据集，记录初级运动皮层（M1）在三种步态周期状态（静息、背屈和跖屈）下的踝关节相关运动活动。该数据集包含两个队列的27名参与者：健康对照组（n=20；10男/10女；23±3岁）和踝关节活动障碍者（n=7；4男/3女；61±12岁），其病症包括左侧偏瘫、糖尿病神经病变和踝关节不稳。信号使用NIRSport2系统采集，采用20通道运动皮层蒙太奇，采样率10.1725 Hz，双波长（760–850 nm）。任务呈现由PsychoPy®实现，健康参与者采用180 s协议，患者采用240 s协议以适应临床限制。伦理批准依据《赫尔辛基宣言》在AU/EA/2023/04/004下授予。该数据集
【数据结构与技术规格】
文件数 5 个，合计 28.94 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.31406649.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Computational neuroscience (incl. mathematical neuroscience and theoretical neuroscience)、Neurology and neuromuscular diseases。主题标签：Foot-drop、BCI、Brain Computer interfacing、fNIRS、gait analysis (ankle)。本站分类：神经系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Computational neuroscience (incl. mathematical neuroscience and theoretical neuroscience)、Neurology and neuromuscular diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_fNIRS_Dataset_of_Gait-Related_Ankle_Activity_across_Healthy_and_Drop_Foot_Patients_b_/31406649
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Ahmad, Naqash; Nazeer, Hammad; Naseer, Noman; Akhter, Jamila (2026). fNIRS Dataset of Gait-Related Ankle Activity across Healthy and Drop Foot Patients. figshare. Dataset
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31406649.v1
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:
数据集大小约 28.9 MB。
数据说明
一项功能性近红外光谱(fNIRS)数据集，记录了在三种步态周期状态（静息、背屈和跖屈）下从初级运动皮层(M1)采集的踝关节相关运动活动。该数据集包含两个队列共27名参与者：健康对照组(n=20；男10例/女10例；23±3岁)和踝关节活动障碍者(n=7；男4例/女3例；61±12岁)，其病症包括左侧偏瘫、糖尿病神经病变和踝关节不稳。信号使用NIRSport2系统采集，采用20通道运动皮层蒙太奇，采样率为10.1725 Hz，双波长(760–850 nm)。任务呈现通过PsychoPy®实现，健康参与者采用180 s方案，患者采用240 s方案以适应临床限制。伦理批准依据《赫尔辛基宣言》以AU/EA/2023/04/004号获批。该数据集支持对踝关节状态解码流程进行标准化评估、分析各任务区块间M1血流动力学响应，以及研究健康与障碍队列之间的分布偏移，以用于面向康复的脑机接口开发。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
