脑电图异常诊断预测数据集_EEG_Abnormal_Diagnosis_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 异常诊断, 深度学习, 癫痫, 脑电信号, 分类预测, 模型训练, 医学影像
数据概述：
该数据集包含从脑电图（EEG）信号中提取的特征数据，以及对应的诊断结果和模型预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常用于模型训练和评估。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用脑电图分析和诊断研究。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含多个字段，如eeg_id（脑电图ID）、spectogram_id（频谱图ID）、min（起始时间）、max（结束时间）、patient_id（患者ID）、seizure_vote（癫痫投票）、lpd_vote、gpd_vote、lrda_vote、grda_vote、other_vote（其他投票），target（目标类别，如癫痫、LPD等）、fold（交叉验证折数）、以及pred_seizure_vote、pred_lpd_vote、pred_gpd_vote、pred_lrda_vote、pred_grda_vote、pred_other_vote（模型预测的各类投票）。
数据格式：数据以CSV格式存储，包含预测结果和模型的检查点文件(.ckpt)。
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：适用于脑电图信号分析、异常诊断的学术研究，如癫痫、LPD等脑电图异常的自动识别研究。
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、脑电图分析软件的模型构建和性能评估。
决策支持：支持临床医生进行脑电图诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像、深度学习和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脑电图分析和疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索脑电图特征与各种脑电图异常类型之间的关系，以及评估不同模型的预测性能，有助于提升脑部疾病的诊断水平。
