脑电波癫痫发作信号数据集ElectroencephalogramSeizureSignalsDataset-hanagheit
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 脑电波, 生物医学, 信号处理, 机器学习, 时间序列分析, 医学研究
数据概述：
该数据集包含来自CHB-MIT Scalp EEG Database的脑电图（EEG）数据，记录了癫痫发作期间的脑电波信号。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可推断为临床记录的片段。
地理范围：数据来源于美国麻省理工学院（MIT）的医疗机构。
数据维度：数据集包含多个文件夹，每个文件夹对应一个病人的EEG记录，每个病人的数据由.npy文件组成，包含多个通道的脑电信号。
数据格式：数据以.npy格式存储，便于使用Python等工具进行处理和分析。
来源信息：数据来源于CHB-MIT Scalp EEG Database，该数据库由美国麻省理工学院（MIT）提供，是一个公开的医学研究数据集。
该数据集适合用于癫痫发作检测、脑电信号分析和机器学习模型的训练。
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、神经科学和机器学习交叉领域的学术研究，如癫痫发作预测、脑电信号特征提取等。
行业应用：为医疗设备公司和健康科技公司提供数据支持，尤其在癫痫诊断辅助、可穿戴设备开发等方面具备实用性。
决策支持：支持医生对癫痫患者的诊断和治疗，帮助优化医疗决策。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习和医学影像学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电信号分析。
此数据集特别适合用于探索癫痫发作期间的脑电波特征，帮助用户开发癫痫预测模型、提高诊断准确率。
