脑电图癫痫发作预测模型结果数据集_EEG_Seizure_Prediction_Model_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 预测模型, 深度学习, 医疗健康, 数据分析, 机器学习, 模型结果
数据概述：
该数据集包含基于脑电图（EEG）信号的癫痫发作预测模型的结果，主要用于评估和分析不同模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为模型训练和测试的特定时间段。
地理范围：数据集未限定地理范围，可能基于公开的EEG数据集或特定研究项目。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了模型在不同折（fold）上的预测结果，包括但不限于：eeg_id（脑电图记录的唯一标识），eeg_sub_id（脑电图记录的子标识），label_id（标签ID），patient_id（患者ID），expert_consensus（专家共识），以及模型预测的各种投票（seizure_vote_pred, lpd_vote_pred, gpd_vote_pred等）和目标标签（target）。
数据格式：数据以CSV格式存储，易于数据分析和可视化。数据集包含模型训练过程中的权重文件(.pth)和训练日志(.log)。
来源信息：数据来源于基于深度学习模型的癫痫发作预测研究，模型可能采用了如ResNet1D和GRU等神经网络结构。
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：适用于医学研究、生物医学工程等领域的学术研究，用于评估不同模型在癫痫发作预测任务上的性能，并进行模型对比分析。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发和改进癫痫发作预测系统，辅助临床医生进行诊断。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行癫痫诊断和治疗方案的制定，提高医疗决策的准确性。
教育和培训：作为人工智能、机器学习、生物医学工程等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解癫痫发作预测模型的设计与评估。
此数据集特别适合用于研究不同模型的预测准确性、评估模型的泛化能力，以及探索更有效的癫痫发作预测方法，从而推动临床医学的进步。
