Biomechanics dataset|生物力学数据集|公共数据集数据集

公共可用的生物力学数据集信息。在使用前请检查各个数据集的许可证。

Information on publicly available biomechanical datasets. Please check the licenses of each dataset before use.

原始信息汇总

数据集概述

[Kinematics + forces + EMG] 数据集

• CAMS-Knee: 提供膝关节的生物力学数据。
• Moreira et al. (2021): 包含年轻健康人类在控制速度下行走的下肢运动学、动力学和EMG数据。
• Schreiber & Moissenet (2019): 提供不同行走速度下的多模态人类步态数据。
• Fregly et al. (2012): 关于预测体内膝关节负荷的大挑战竞赛数据。

[Kinematics + forces/EMG] 数据集

• Orthoload: 提供膝关节负荷数据。
• Laboratory for Movement Biomechanics, ETH Zürich: 提供运动生物力学数据。
• University of Pennsylvania SIG Center for Computer Graphics Multi Modal Motion Capture Library: 提供多模态运动捕捉数据。
• Szczęsna et al. (2021): 提供初学者和高级极真空手道运动员的特定技术光学运动捕捉数据。

[Kinematics only] 数据集

• KIT Whole-Body Human Motion Database: 提供全身人类运动数据。
• SFU Motion Capture Database: 提供运动捕捉数据。
• Mocap Database HDM05: 提供高质量运动捕捉数据。
• UMONS-TAICHI: 提供太极拳运动捕捉数据。

[Other] 数据集

• AMASS: 提供大规模的人体运动数据集。
• WhoLoDance: 提供舞蹈动作数据集。
• AIST Gait Database 2019: 提供步态分析数据集。

数据集详情

[Kinematics + forces + EMG] 数据集

• CAMS-Knee: 数据集链接: CAMS-Knee
• Moreira et al. (2021): 数据集链接: Moreira et al. (2021)
• Schreiber & Moissenet (2019): 数据集链接: Schreiber & Moissenet (2019)
• Fregly et al. (2012): 数据集链接: Fregly et al. (2012)

[Kinematics + forces/EMG] 数据集

• Orthoload: 数据集链接: Orthoload
• Laboratory for Movement Biomechanics, ETH Zürich: 数据集链接: ETH Zürich
• University of Pennsylvania SIG Center for Computer Graphics Multi Modal Motion Capture Library: 数据集链接: UPenn
• Szczęsna et al. (2021): 数据集链接: Szczęsna et al. (2021)

[Kinematics only] 数据集

• KIT Whole-Body Human Motion Database: 数据集链接: KIT
• SFU Motion Capture Database: 数据集链接: SFU
• Mocap Database HDM05: 数据集链接: HDM05
• UMONS-TAICHI: 数据集链接: UMONS-TAICHI

[Other] 数据集

• AMASS: 数据集链接: AMASS
• WhoLoDance: 数据集链接: WhoLoDance
• AIST Gait Database 2019: 数据集链接: AIST

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

生物力学数据集（Biomechanics dataset）通过整合多个公开可用的生物力学数据集构建而成，涵盖了运动学、力学和肌电图（EMG）等多模态数据。这些数据集包括C3D文件格式和其他多种文件格式，如光学运动捕捉数据、惯性测量单元（IMU）数据等。数据来源广泛，涉及不同年龄段、健康状况和运动类型的参与者，确保了数据的多样性和代表性。

特点

该数据集的特点在于其多模态数据的整合，涵盖了运动学、力学和肌电图等多种测量指标，能够全面反映人体运动过程中的生物力学特性。此外，数据集包含了不同运动条件下的数据，如行走、跑步、上下楼梯等，为研究人体运动控制和生物力学提供了丰富的实验数据。

使用方法

使用该数据集时，用户需首先根据研究需求选择合适的数据集，并确保遵守各数据集的许可协议。数据集提供了多种文件格式，用户可根据自身需求选择合适的工具进行数据处理和分析。常见的分析工具包括MATLAB、Python等，用户可通过这些工具对运动学、力学和肌电图数据进行深入分析，以揭示人体运动的生物力学机制。

背景与挑战

背景概述

生物力学数据集（Biomechanics dataset）是一个汇集了多种生物力学研究数据的综合性资源，涵盖了从运动捕捉到力学分析、肌电图（EMG）等多模态数据。该数据集由多个研究机构和学者共同贡献，最早的数据可追溯至2012年，涵盖了从健康个体到特定疾病患者的多种运动模式。核心研究问题集中在人体运动的力学特性、肌肉激活模式以及运动控制机制等方面。该数据集的发布为生物力学、康复医学、运动科学等领域的研究提供了宝贵的实验数据，推动了相关领域的理论与应用发展。

当前挑战

生物力学数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，数据的多模态特性要求研究者具备跨学科的知识，尤其是在运动捕捉、力学分析和肌电图信号处理等领域。其次，数据的异质性也是一个显著挑战，不同研究机构使用的设备、协议和数据格式各异，导致数据整合和标准化过程复杂。此外，数据集的广泛应用还面临隐私保护和伦理审查的挑战，尤其是在涉及患者数据时，确保数据的安全性和合规性至关重要。最后，如何从大规模数据中提取有意义的生物力学特征，并将其应用于实际问题的解决，也是当前研究中的一个重要挑战。

常用场景

经典使用场景

Biomechanics dataset 是一个专注于人体运动生物力学研究的数据集，广泛应用于运动学、力学和肌电图（EMG）数据的分析。该数据集的经典使用场景包括对人体行走、跑步、上下楼梯等日常活动的运动学和动力学特征进行详细分析。通过这些数据，研究人员可以深入探讨不同速度、步长和步宽对步态的影响，以及肌肉激活模式与运动表现之间的关系。

实际应用

Biomechanics dataset 在实际应用中具有广泛的应用场景，特别是在运动科学、康复医学和人体工程学领域。例如，该数据集可用于开发智能运动设备，帮助运动员优化训练计划；也可用于康复治疗中，通过分析患者的步态和肌肉激活模式，制定个性化的康复方案。此外，该数据集还可应用于假肢设计和优化，提升假肢使用者的运动表现和生活质量。

衍生相关工作

基于 Biomechanics dataset，许多经典工作得以展开，包括步态识别、运动损伤预测和肌肉激活模式分析等。例如，Horst 等人利用该数据集开发了深度学习模型，用于解释个体步态的独特性；Fregly 等人则通过该数据集预测了膝关节的负荷，为膝关节损伤的预防提供了重要依据。这些研究不仅推动了生物力学领域的发展，也为相关领域的技术创新提供了数据支持。