Gait120步态与肌电数据集
Gait120步态与肌电数据集 是真实公开或可申请访问的数据资源，包含多模态数据、标签、临床变量或实验测量。该数据集适合腓总神经病变相关的腓总神经损伤影像评估、下肢肌电与步态分析、足下垂相关表型抽取和恢复结局预测，可用于模型训练、特征分析、基准复现和跨队列验证。
基本信息
模态
多模态
数据量
120
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-01-01
资源简介
Gait120步态与肌电数据集 提供大规模人类步态、肌电和运动学数据，可用于下肢神经肌肉功能分析，适合腓总神经病变相关的腓总神经损伤影像评估、下肢肌电与步态分析、足下垂相关表型抽取和恢复结局预测。
下载信息
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("amathislab/Gait120-EMG")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/amathislab/Gait120-EMG
数据说明
Gait120步态与肌电数据集 提供大规模人类步态、肌电和运动学数据，可用于下肢神经肌肉功能分析，适合腓总神经病变相关的腓总神经损伤影像评估、下肢肌电与步态分析、足下垂相关表型抽取和恢复结局预测。
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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