帕金森病语音特征分析数据集Parkinson-sDiseaseSpeechFeatureAnalysisDataset-alimother
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 语音分析, 疾病诊断, 机器学习, 医学研究, 特征提取, 数据分析, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自公开研究的帕金森病患者的语音数据，记录了与帕金森病相关的语音特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态语音特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析全球帕金森病患者的语音特征。
数据维度：数据集包括多种语音特征，涵盖了语音信号的各个方面，例如：性别（gender）、声学特征（PPE, DFA, RPDE等）、音调变化（Jitter）、振幅变化（Shimmer）、谐波噪声比（HNR）、共振峰频率（f1-f4, b1-b4）、基频、声门信号特征（GNE, VFER, IMF等），以及梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
数据格式：CSV格式，文件名为“parkinson data 1csv”，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于相关的医学研究，经过特征提取和计算，形成了结构化的数据集。
该数据集适合用于帕金森病的诊断、病情评估，以及语音特征与疾病严重程度之间的关系研究。
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、生物工程和信号处理等领域的学术研究，例如帕金森病语音特征的深入分析、疾病诊断模型的构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、语音分析技术等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员对帕金森病的诊断和治疗决策提供数据支持。
教育和培训：作为生物医学工程、信号处理和机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解帕金森病语音特征分析。
此数据集特别适合用于探索语音特征与帕金森病严重程度之间的关系，提升对帕金森病病理机制的理解，并促进基于语音的早期诊断和病情监测技术的开发。
