脑电图癫痫诊断预测数据集EEGEpilepsyDiagnosisPrediction-igorbarskii
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 诊断, 预测, 机器学习, 深度学习, 分类, 医学
数据概述：
该数据集包含用于癫痫诊断预测的脑电图（EEG）数据，结合了专家共识和模型预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但可推断为特定研究或比赛期间产生的数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测为来源于医疗机构的临床数据。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含多列数据，如eeg_id、eeg_sub_id、eeg_label_offset_seconds、spectrogram_id、spectrogram_sub_id、spectrogram_label_offset_seconds、label_id、patient_id、expert_consensus（专家共识）、seizure_vote、lpd_vote、gpd_vote、lrda_vote、grda_vote、other_vote、total_evaluators、target（目标标签）、fold（交叉验证折数）以及模型预测的各类别投票结果（如seizure_vote_pred等）。
数据格式：主要为CSV格式，包含结构化数据，便于数据分析和模型训练。此外，还包含.ipynb文件，可能为数据处理或模型构建的示例代码；.pth文件，可能为训练好的模型权重文件；.log文件，可能为训练过程的日志文件。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或研究项目，旨在促进癫痫诊断和预测领域的研究。
该数据集适合用于癫痫诊断预测相关的研究，尤其是在机器学习和深度学习模型构建、评估方面。
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：适用于神经科学、医学影像分析、机器学习等领域的学术研究，如癫痫诊断辅助、脑电图信号分析、多模态数据融合等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在开发癫痫诊断相关的辅助诊断系统、风险评估模型等方面。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用深度学习模型。
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系，评估不同模型的预测性能，并优化癫痫诊断流程，帮助用户实现更准确的癫痫诊断和预测。
