基于无损伤成年参与者建立的、涵盖不同步行速度的人类步态多模态数据集

研究背景

人类运动捕捉在各领域广泛应用，临床中定量评估工具对诊断和治疗运动障碍疾病意义重大，临床步态分析（CGA）通过测量关节运动学和动力学评估步态偏差，但偏差识别受标准数据库特征影响。步行速度、人口统计学和人体测量学参数等会干扰患者与无症状人群的步态比较。现有步态数据集虽有帮助，但很少有包含大量受试者常见参数（时空、运动学、动力学、肌电信号）的数据集。本研究数据集基于 50 名健康参与者建立，涵盖多种步行速度，记录多种参数，有望填补研究空白。

方法

参与者：招募 50 名自愿参与者（24 名女性，26 名男性，年龄 37.0 ± 13.6 岁，身高 1.74 ± 0.09 米，体重 71.0 ± 12.3 kg），研究获机构医学伦理委员会批准，参与者均签署知情同意书。参与者上下肢近六个月健康无损伤，近两年无手术史，且腿长差异小于身高 1.5%（不超 0.03 米）。
实验过程：实验前进行 6 分钟练习熟悉部分试验，确定个人偏好步长和步频。正式实验包括 33 次测试试验，中间和结尾重复偏好行走试验，其他试验顺序随机。
数据采集与分析：使用 10 相机的光电系统（100Hz 采样）跟踪 52 个反光标记点轨迹，两个力板（1500Hz 采样）记录三维地面反作用力和力矩，无线肌电系统（1500Hz 采样）记录 8 块右腿肌肉肌电信号，各系统通过 Qualisys Track Manager 软件同步。在 Qualisys Tracking Manager 软件中标注标记点轨迹、手动检测脚步事件，将原始数据导出为 c3d 格式，再用 Matlab 和生物力学工具包（BTK）处理，包括标记点轨迹插值、滤波，力和力矩滤波，肌电信号带通滤波，最后将处理后数据存储为新的 c3d 文件。

数据说明

数据存储：所有数据以 c3d 文件格式存储于 figshare 平台。试验文件命名为 YYYYNNN_CV_TT.c3d，静态文件命名为 YYYYNNN_ST.c3d，按 YYYYNNN 文件夹组织，其中 YYYY 代表采集年份，NNN 代表受试者编号，CV 代表步行速度条件，TT 代表试验编号。

数据内容
  标记点轨迹数据：记录 52 个反光标记点的三维坐标，涵盖全身各部位，用于分析关节运动学。
  模拟数据：包括肌电信号、地面反作用力和力矩，反映肌肉活动和力学特征。
  力板数据：包含力板中心压力坐标、三维地面反作用力和力矩，用于研究步态动力学。
  元数据：存储参与者年龄、性别、体重、身高、腿长等信息，以及脚步事件时间，为数据分析提供背景信息。