脑功能连接与精神疾病预测数据集BrainFunctionalConnectivityandMentalDisorderPrediction-habibaaymanelsaid
数据来源：互联网公开数据
标签：脑科学, 精神疾病, fMRI, sMRI, 机器学习, 脑网络, 神经影像, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自神经影像研究的数据，记录了与精神疾病相关的脑功能连接和结构信息，用于疾病预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常用于静态分析。
地理范围：数据可能来源于多个研究机构或患者群体，未限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多种类型的神经影像数据和相关特征，包括：
fMRI（功能性磁共振成像）数据，用于分析脑功能连接；
sMRI（结构性磁共振成像）数据，用于分析脑结构特征；
SBM（基于结构的脑网络）特征；
FNC（功能性网络连接）特征；
临床信息，可能包括患者的诊断信息、症状评分等。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV、NIfTI（.nii）等，其中CSV格式文件包含了结构化的特征数据，NIfTI格式文件包含了脑影像数据。
来源信息：数据来源于公开的学术研究和数据集，具体来源可能包括研究论文、数据集共享平台等。数据已进行预处理和特征提取，以供分析使用。
该数据集适合用于精神疾病的预测、脑网络分析、神经影像特征提取以及机器学习模型的构建。
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、精神病学和人工智能交叉领域的学术研究，如精神疾病的早期诊断、脑网络异常分析、基于神经影像的疾病预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、个性化治疗方案制定、药物疗效评估等方面。
决策支持：支持临床医生和研究人员进行疾病风险评估、疗效预测和治疗方案优化。
教育和培训：作为神经影像学、机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑功能连接与精神疾病的关系，以及相关建模方法。
此数据集特别适合用于探索脑功能连接模式与精神疾病之间的关联，构建预测模型，并深入研究疾病的神经生物学机制，帮助用户实现疾病预测、临床决策支持等目标。
