健康人与帕金森病患者步态数据集：基于FMCW与CW-Doppler雷达网络采集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.21950/MHVL1E

标准获取流程：

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   • 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。

数据说明

帕金森病（PD）的早期检测对于提高患者的生活质量至关重要。其诊断基于医生进行的临床评估。该评估分析多种指标，如步态。然而，临床步态检查在技术、可靠性、快速性和重复性方面存在若干改进空间。雷达技术是克服上述困难的有力候选方案，因为它能够实现非接触式、快速且可靠的分析。然而，最合适的雷达工作模式尚未确定。现有研究在脉冲无线电超宽带（IR-UWB）、连续波（CW）和调频连续波（FMCW）之间交替使用不同工作模式，但缺乏明确依据。由于射频频谱法规的限制，IR-UWB系统的实施受到约束。相比之下，FMCW和CW系统符合现行法规，在24 GHz和60 GHz频段有大量商用设备可用。本数据集所呈现的数据旨在比较FMCW和CW雷达网络。

步态数据采集自五名健康个体和五名帕金森病（PD）患者，使用红外Vicon相机作为地面真值。该数据集对于在临床和家庭环境中实施雷达网络具有重要意义。该数据集包含约100分钟的步态数据（其中约一半来自PD患者），以及超过2000个步态参数估计值。数据通过Vicon红外运动捕捉系统以及连续波（CW）和调频连续波（FMCW，带宽B = 125 MHz）24-GHz雷达网络采集，为两种雷达网络提供了可靠的验证。该数据集包含原始信号和步态参数估计值。红外相机系统配备六台Vicon M2相机，以120 Hz的频率记录。相机信号通过Vicon Workstation 460型号重建。每个雷达网络配备两个足部节点。

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。