脑电图癫痫发作预测多模态数据集_EEG_Seizure_Prediction_Multi_modal_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 预测, 多模态, 机器学习, 深度学习, 临床, 医学
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）信号和频谱图的多模态数据，旨在用于癫痫发作预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但结合文件名及数据内容推测为用于模型训练和评估的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据处理和模型训练结果具有普适性。
数据维度：数据集包含EEG信号和频谱图，以及相关的标签和预测结果。具体包括index, eeg_id, eeg_sub_id, eeg_label_offset_seconds, spectrogram_id, spectrogram_sub_id, spectrogram_label_offset_seconds, label_id, patient_id, expert_consensus, seizure_vote, lpd_vote, gpd_vote, lrda_vote, grda_vote, other_vote, total_evaluators, target, fold, seizure_vote_pred, lpd_vote_pred, gpd_vote_pred, lrda_vote_pred, grda_vote_pred, other_vote_pred等字段。
数据格式：数据主要为CSV格式，包含模型预测结果和相关评估指标，同时包含模型权重文件（.pth），以及notebook文件(.ipynb)和日志文件(.log)。
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：适用于医学信号处理、深度学习、癫痫发作预测等方向的学术研究，例如多模态数据融合、预测模型优化等。
行业应用：为医疗设备制造商和医疗机构提供数据支持，用于开发癫痫发作预测系统，辅助临床诊断。
决策支持：支持医生在癫痫诊断和治疗方案制定方面的决策，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学影像分析、生物信号处理、人工智能等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解癫痫发作预测技术。
此数据集特别适合用于探索基于脑电图信号和频谱图的癫痫发作预测模型，帮助用户开发和评估预测算法，提高癫痫患者的生活质量。
