MyNeuroHealth 数据集：日常生活活动
该数据集采集自为检测癫痫发作和跌倒而开发的 MyNeuroHealth 应用程序。数据使用放置在个体左上臂的三轴加速度计在无约束环境中收集
基本信息
资源简介
MyNeuroHealth 数据集：日常生活活动
MyNeuroHealth Dataset: Activities of Daily living 是一个面向神经系统疾病相关日常活动监测的数据集，在站内归入“神经系统疾病 / 其他”分类，来源为 ieee-dataport.org。该数据集的数据采集自一款名为 MyNeuroHealth 的应用程序，该应用程序的开发目标是检测癫痫发作和跌倒。数据通过放置于个体左上臂的三轴加速度计，在无约束的自然环境中进行收集，因而反映的是日常活动状态下的加速度信号。整体来看，该数据集围绕可穿戴加速度传感与神经系统疾病相关事件检测这一主题，为相关研究与开发提供了来自真实使用场景的数据基础。
【数据集背景】
该数据集的出现与神经系统疾病监测的实际需求密切相关。癫痫发作和跌倒是需要及时识别的重要事件，而基于可穿戴传感器的自动检测是应对这一需求的技术途径之一。MyNeuroHealth 应用程序正是为此目的而开发，其数据采集构成了本数据集的核心来源。数据集以“Activities of Daily living”（日常活动）为名，表明其关注的是个体在日常生活中产生的加速度数据，而非受控实验条件下的特定动作。这一背景使得数据集在神经系统疾病相关的活动监测与事件检测研究中具有明确的定位。
【数据内容】
数据集的内容为三轴加速度计记录的数据。传感器佩戴于个体的左上臂，采集的是三个轴向的加速度信息，可用于刻画上肢及身体在活动过程中的运动特征。数据来源于 MyNeuroHealth 应用程序的实际使用过程，与癫痫发作检测和跌倒检测这两类目标事件相关。除上述信息外，源站未提供关于数据规模、受试者数量、记录时长、采样率、文件格式或标签体系的具体说明。
【采集与来源】
数据采集依托 MyNeuroHealth 应用程序完成，采集设备为放置于个体左上臂的三轴加速度计。采集环境为无约束环境，即不限制个体在采集期间的自然活动方式，这与实验室内的受控采集形成区别。数据来源站为 ieee-dataport.org。关于采集的具体流程、设备型号、佩戴规范、采集周期以及伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其采集方式和目标，该数据集适用于与可穿戴加速度传感相关的日常活动分析，以及癫痫发作检测和跌倒检测方向的研究与算法开发。由于数据在无约束环境中采集，其信号更接近真实生活状态，可用于考察检测方法在自然活动条件下的表现。此外，该数据集也可作为上肢佩戴式传感器数据分析的参考材料。关于具体的基准任务、评价指标或应用案例，源站未提供。
【使用方法】
该数据集通过 ieee-dataport.org 获取，使用者可依据源站的相关说明进行下载与使用。由于源站未提供数据文件结构、字段定义、标签说明或配套代码等信息，具体的使用方式需参照源站发布页面的进一步说明。源站未提供关于数据划分、预处理步骤或推荐分析流程的内容。
【质量与限制】
该数据集的一个显著特点是采集于无约束环境并使用单一位点的三轴加速度计，这使其贴近真实使用情境，但同时也意味着数据可能受到日常活动多样性的影响。关于数据质量评估、缺失情况、噪声水平、标注可靠性以及样本代表性等方面的信息，源站未提供。使用者在应用该数据集时应结合源站说明自行判断其适用边界。
【引用与许可】
该数据集来源于 ieee-dataport.org，使用时应遵循源站的相关要求。关于具体的引用格式、作者信息、许可协议及使用限制，源站未提供。
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
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 374.0 KB。
数据说明
Shafaq Zia (2020). MyNeuroHealth Dataset: Activities of Daily living [Dataset]. https://ieee-dataport.org/documents/myneurohealth-dataset-activities-daily-living-simulated-falls-and-seizure-attacks
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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