可穿戴步态生物标志物与可解释人工智能识别帕金森病高前驱负担
基于可穿戴惯性传感器提取的躯干步态特征，用于识别帕金森病前驱负担的机器学习数据集。
基本信息
资源简介
可穿戴步态生物标志物与可解释人工智能识别帕金森病高前驱负担
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Wearable Gait Biomarkers and Explainable AI Identify High Prodromal Burden in Parkinson''s Disease》。源站首次发布：2025-12-30。
【数据内容】
源站原始描述：Introduction This database includes the raw data associated with the manuscript “Wearable Gait Biomarkers and Explainable AI Identify High Prodromal Burden in Parkinson’s Disease”. The dataset was designed to support the identification of biomechanical gait signatures associated with different levels of prodromal burden in Parkinson’s disease. It focuses on trunk kinematic features extracted from wearable inertial sensors during walking tasks. Methods The dataset includes…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.5281/zenodo.18095243。
【主题与分类】
主题标签：Parkinson''s disease、Prodromal burden、Gait analysis、Inertial sensors、Trunk kinematics、Explainable AI。
【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://zenodo.org/records/18095243
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-03-04，引用时请注意版本时效。
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