脑电图癫痫诊断预测数据集_Electroencephalogram_Seizure_Diagnosis_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 诊断, 机器学习, 预测, 深度学习, 分类, 医学
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的数据，记录了癫痫诊断预测的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但基于文件命名及数据集结构，可推断为用于训练和评估深度学习模型的静态数据集。
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：数据集包含多个指标，如：eeg_id（脑电图记录标识）、eeg_sub_id、eeg_label_offset_seconds、spectrogram_id（频谱图标识）、spectrogram_sub_id、spectrogram_label_offset_seconds、label_id、patient_id（患者标识）、expert_consensus（专家共识）、seizure_vote（癫痫投票）、lpd_vote、gpd_vote、lrda_vote、grda_vote、other_vote、total_evaluators、target（目标标签）、fold（交叉验证折数）、seizure_vote_pred（癫痫预测概率）、lpd_vote_pred、gpd_vote_pred、lrda_vote_pred、grda_vote_pred、other_vote_pred等。
数据格式：包含CSV格式的结构化数据，用于存储预测结果和相关信息，以及.pth格式的PyTorch模型权重文件，用于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于相关研究或竞赛，已进行预处理和特征工程，适合用于模型训练和评估。
该数据集适合用于癫痫诊断预测模型的研究与开发，以及深度学习模型的训练和评估。
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：适用于医学影像分析、脑电信号处理、以及癫痫诊断相关的学术研究，包括但不限于癫痫发作预测、脑电图信号分类等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于辅助诊断系统（CAD）的开发，提升癫痫诊断的准确性和效率。
决策支持：支持医生进行更精准的癫痫诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习、深度学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解脑电图分析和癫痫诊断。
此数据集特别适合用于探索基于脑电图数据的癫痫诊断预测模型，帮助用户实现对癫痫发作的早期预警和精准诊断。
