脑电图癫痫事件预测数据集EEGEpilepsyEventPredictionDataset-zijiangyang1116
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 医疗健康, 预测分析, 机器学习, 信号处理, 临床诊断, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开的脑电图（EEG）记录，用于癫痫事件的预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，但可推断为用于训练和评估预测模型的静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但基于数据集内容，推测来源于医疗机构的EEG记录。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：eeg_id（脑电图记录ID），eeg_sub_id（脑电图子记录ID），eeg_label_offset_seconds（脑电图标签偏移秒数），spectrogram_id（频谱图ID），spectrogram_sub_id（频谱图子记录ID），spectrogram_label_offset_seconds（频谱图标签偏移秒数），label_id（标签ID），patient_id（患者ID），expert_consensus（专家共识），seizure_vote（癫痫投票），lpd_vote, gpd_vote, lrda_vote, grda_vote, other_vote（不同事件类型的投票结果），total_evaluators（评估者总数），kl, target（目标变量），fold（交叉验证折数），以及不同事件类型的预测投票结果（pred_seizure_vote, pred_lpd_vote, pred_gpd_vote, pred_lrda_vote, pred_grda_vote, pred_other_vote）。
数据格式：CSV格式，包含5个文件，文件名以pred_df_f0-stage_2.csv到pred_df_f4-stage_2.csv命名，每个文件包含上述字段。
来源信息：数据来源于公开的EEG记录，并经过处理和标注，用于预测癫痫相关事件。该数据集特别适合用于构建和评估癫痫事件预测模型。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如癫痫发作预测、脑电图信号分析、机器学习模型在临床诊断中的应用研究等。
行业应用：可以为医疗设备制造商、医院和研究机构提供数据支持，尤其是在开发癫痫诊断辅助系统、预测模型等方面。
决策支持：支持医生和医疗专业人员进行临床决策，提高癫痫诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物医学工程和计算机科学等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员理解和应用EEG数据。
此数据集特别适合用于探索癫痫事件的发生规律，构建和优化预测模型，从而改善患者的医疗护理。
