肺部声音异常检测数据集LungSoundAbnormalityDetectionDataset-gowthamb20
数据来源：互联网公开数据
标签：医学, 肺部疾病, 声音识别, 生物医学工程, 机器学习, 音频分析, 疾病诊断, 声音分类
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的肺部声音记录，记录了不同患者的肺部呼吸声音，并标注了相应的异常情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间主要集中在2019年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断来源于医疗机构。
数据维度：包括“file”（标签文件路径）、“label”（声音异常标签，0代表正常，1代表异常）和“audio_file”（音频文件路径）三个字段，用于声音异常检测的二分类任务。
数据格式：提供CSV格式的训练集（train.csv）和测试集（test.csv），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于医疗机构采集的肺部声音记录，并由专业人员进行标注。该数据集适用于肺部声音的分析和异常检测。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物医学工程、医学影像与信号处理等领域的学术研究，如肺部疾病的早期诊断、声音特征分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肺部疾病辅助诊断、远程医疗等领域。
决策支持：支持医生对肺部疾病的诊断和治疗，提高诊断准确率和效率。
教育和培训：作为医学、人工智能等相关专业的实训材料，帮助学生和研究人员理解声音信号处理和疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索肺部声音的特征与异常之间的关系，帮助用户实现肺部疾病的自动检测和辅助诊断，提高医疗水平。
