脑电图癫痫诊断辅助数据集EEGEpilepsyDiagnosisAssistanceDataset-hidetaketakahashi
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 诊断, 机器学习, 医学, 信号处理, 数据标注, 临床分析
数据概述：
该数据集包含来自公开医学数据库的脑电图（EEG）数据，记录了与癫痫诊断相关的电生理信号和专家标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可推断为临床诊断期间的记录。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的癫痫诊断研究。
数据维度：包括脑电图ID、子ID、标签偏移时间、频谱图ID、患者ID、专家共识、各种投票结果（癫痫、LPD、GPD等）、信号长度、总投票数、最大投票率以及是否包含单一症状等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hms_train_eda.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于癫痫诊断辅助模型的开发和临床相关研究。
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、机器学习在癫痫诊断中的应用研究，如癫痫发作预测、脑电图特征提取等。
行业应用：可以为医疗设备制造商、医疗机构提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、临床决策支持系统等领域。
决策支持：支持临床医生进行癫痫诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等相关专业的教学与科研素材，帮助学生理解脑电图信号分析与癫痫诊断。
此数据集特别适合用于探索脑电图信号与癫痫发作之间的关联，帮助用户构建高效的癫痫诊断模型，提升医疗诊断水平。
