帕金森病患者步态分析数据集：北欧行走干预效果的生物力学与肌电研究

《Scientific Data》：Dataset on Gait Analysis of Parkinsonian Subjects: Effect of Nordic Walking

本研究为解决帕金森病(PD)康复中缺乏多模态生物力学数据的问题，研究人员开展了"北欧行走(NW)对帕金森病患者步态影响"的主题研究，通过采集24名Hoehn and Yahr 1-3期PD患者训练前后的三维运动捕捉、地面反作用力和16通道表面肌电(EMG)数据，建立了首个结合运动分析和多肌肉EMG的公开数据集。该数据集包含原始和处理后的数据(.c3d,.csv等格式)，为神经康复研究提供了宝贵资源，支持生物力学分析、算法验证和个性化干预策略开发。

　　

帕金森病作为一种复杂的神经退行性疾病，严重影响患者的运动功能和生活质量。随着疾病进展，患者逐渐出现步态冻结、姿势控制能力下降、步态节律异常等运动症状，导致行走变得越来越费力，跌倒风险显著增加。传统的药物治疗虽然能够缓解部分症状，但长期效果有限，因此运动康复干预成为帕金森病管理的重要组成部分。

在众多康复训练方法中，北欧行走(Nordic Walking, NW)近年来显示出独特的优势。这种运动方式结合了节律性行走和手杖使用，能够同时调动上下肢肌肉，比普通行走或跑步机训练更能改善躯干姿势、协调性和稳定性。然而，目前关于北欧行走对帕金森病患者神经肌肉适应机制的研究仍然有限，特别是缺乏详细的生物力学数据支持。大多数现有研究样本量小、干预时间短，且很少同时记录运动学、动力学和肌电活动数据，限制了我们对北欧行走治疗机制的深入理解。

更令人遗憾的是，运动捕捉技术虽然能够精确量化个体的运动特征，但由于设备昂贵、需要专业操作人员，其临床应用受到很大限制。现有的帕金森病步态数据集往往只包含部分参数，如惯性测量单元(IMU)信号或地面反作用力，缺乏完整的关节运动学、动力学和多肌肉肌电活动的综合记录。这种数据缺失阻碍了研究人员对帕金森病步态异常的全面认识，也限制了个性化康复方案的开发。

为了填补这一空白，来自比萨大学的研究团队在《Scientific Data》上发表了题为"Dataset on Gait Analysis of Parkinsonian Subjects: Effect of Nordic Walking"的数据论文，提供了首个结合三维步态分析和多肌肉表面肌电的帕金森病患者公共数据集。该研究通过比较北欧行走与适应性身体活动(Adapted Physical Activity, APA)两种干预方式，旨在揭示不同运动训练对帕金森病患者运动模式的差异化影响。

研究方法概述

本研究招募了24名Hoehn and Yahr 1-3期的帕金森病患者，其中14人接受北欧行走训练(每周2次，每次90分钟)，10人参加适应性身体活动(每周2-3次，每次60分钟)，干预持续12周。研究人员在训练前后分别使用Vicon运动捕捉系统(8台红外相机，100Hz)、AMTI测力台(1000Hz)和16通道表面肌电系统(2000Hz)采集数据。每位参与者完成1次静态试验和3次步行试验，数据包括关节角度、地面反作用力、时空步态参数和肌肉活动信息。数据处理采用PyCGM2.5模型计算关节运动学，肌电数据以原始形式提供，便于不同研究团队进行个性化分析。

参与者特征与分组

研究最初招募了34名帕金森病患者，最终24人完成全部干预(19名男性，5名女性，平均年龄74.92±6.53岁)。参与者根据个人偏好自主选择加入北欧行走组(n=14)或适应性身体活动组(n=10)，这种自愿分配方式有助于提高参与者的依从性。基线评估显示，两组在大多数功能指标上无显著差异，仅在伯格平衡量表(Berg Balance Scale, BBS)和6分钟步行测试(6-minute walk test, 6MWT)上存在轻微差异。

所有参与者均符合严格的入组标准：诊断为Hoehn and Yahr 1-3期帕金森病，能够在6分钟步行测试中独立行走200米以上，Addenbrooke认知检查-III(Addenbrooke's Cognitive Examination-III, ACE-III)得分≥71分，且在入组前至少4周保持稳定的抗帕金森病药物治疗方案。评估均在药物"开期"进行，以最大限度减少运动波动的影响。

数据采集与处理流程

数据采集遵循标准化协议，每个实验室会话持续约45分钟。参与者穿着紧身服装，身体贴附55个反光标记点(基于PyCGM2.5全身模型)，同时安装表面肌电电极记录16块肌肉的活动(包括双侧的腰骶棘肌、腹外斜肌、臀中肌、股二头肌、股直肌、胫骨前肌、腓肠肌外侧头和比目鱼肌)。

静态试验要求参与者保持"摩托车手"姿势，记录5秒静止数据用于模型标定。动态试验中，参与者以自然速度赤脚行走6米，研究人员记录至少5次步行试验，并从中选择3次代表性试验纳入数据集。为确保数据一致性，前后测试安排在同一周的同一天相似时间段。

运动学数据使用Vicon Nexus软件(版本2.16.1)处理，关节角度数据采用零相位偏移、截止频率6Hz的巴特沃斯低通滤波器进行平滑处理。地面反作用力数据以原始形式提供，未进行滤波或预处理。肌电信号同样以原始形式提供，未进行整流或标准化处理，因为研究未采集最大自主收缩(maximum voluntary contraction, MVC)数据。

步态事件的检测结合了自动识别和手动校正。由于帕金森病患者的短步、拖步特征，61.9%的北欧行走组试验和85%的适应性身体活动组试验需要专家手动标注步态事件，这些标注均通过同步视频和测力台数据进行了验证。

数据质量验证

研究团队通过多层次的验证确保数据可靠性。运动捕捉系统校准误差控制在较低水平(图像误差0.09±0.02像素，世界误差0.26±0.08毫米)。步速作为帕金森病运动性能的关键指标，显示出优异的信度：组内信度(同一会话三次重复)的克隆巴赫Alpha系数为0.972-0.973，组内相关系数(intraclass correlation coefficient, ICC)为0.920-0.930；会话间信度(前后测试)的ICC为0.763-0.930，表明数据在时间上具有良好的一致性。

肌电数据覆盖率达到94.1%±5.7%，缺失通道信息在元数据文件中详细说明。步态事件手动标注的可靠性评估显示，三名独立评估者间的一致性极高，变异系数(coefficient of variation, CV)仅为0.08%-0.54%，所有标注差异小于±10毫秒。

数据集内容与结构

该数据集通过Figshare平台公开可用，包含多种文件格式(.c3d、.csv、.trc、.mot等)，满足不同分析需求。数据按组别(研究组/对照组)和会话(训练前/后)组织，每个参与者文件夹包含静态试验和三次动态试验数据。

具体文件包括：标记点轨迹(.trc)、关节角度(.csv)、地面反作用力(.mot)、肌电信号(.csv)以及时空步态参数(.csv)。此外，数据集还提供参与者人口统计学信息、校准质量报告、数据质量评估和缺失数据摘要等辅助文件，方便用户全面了解数据特征。

代表性案例展示

为说明数据质量，论文展示了一名参与北欧行走训练的65岁女性患者的案例。训练前后对比显示，下肢关节运动学模式有所改善，更加接近正常参考范围。地面反作用力曲线呈现典型的负重和推离模式，肌电信号清晰显示了主要肌肉群在步态周期中的激活时序。这些数据直观展示了北欧行走训练对帕金森病患者步态模式的潜在改善作用。

研究局限性与未来方向

本研究存在若干局限性。首先，非随机分组设计可能引入选择偏倚，尽管基线特征较为匹配。其次，12周的干预时间相对较短，长期效果仍需进一步研究。数据集未包含代谢或心肺功能指标，限制了全面评估训练引起的生理适应。肌电数据未进行MVC标准化，影响了参与者间比较。此外，6Hz的低通滤波器可能衰减帕金森步态中特有的高频运动成分。

未来研究可延长随访时间，纳入代谢指标，采用更先进的信号处理方法保留高频特征，并与临床步态分析系统(如GAITRite)进行基准测试，进一步提高数据的临床应用价值。

研究意义与潜在应用

该数据集是首个公开的结合三维步态分析和多肌肉肌电的帕金森病患者运动数据库，具有重要的科学价值和临床应用前景。其主要应用包括：康复效果评估，支持客观比较不同运动干预对运动功能的改善作用；高级生物力学研究，促进对运动协调和神经肌肉控制机制的深入理解；方法学验证和运动建模，为算法开发、分析流程测试和个性化仿真(如OpenSim模型)提供基础数据；个性化神经康复，基于个体运动特征设计针对性干预方案；教育培训，用于运动分析、肌电和仿真技术的教学训练。

通过共享这一高质量、多模态的数据集，研究团队为全球帕金森病研究社区提供了宝贵资源，有望加速神经康复领域的科学发现和技术创新，最终改善帕金森病患者的生活质量。