帕金森病语音特征分析数据集Parkinson-sDiseaseSpeechFeatureAnalysis-akashgw
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 语音分析, 生物医学, 机器学习, 特征工程, 诊断预测, 信号处理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自语音分析的特征数据，记录了帕金森病患者的语音特征，用于疾病诊断和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为针对特定时刻的语音特征快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析帕金森病患者的语音特征。
数据维度：数据集包括多个语音特征，涵盖声学、频率、时域等多方面，如PPE、DFA、RPDE、Jitter、Shimmer、Harmonicity、NoiseToHarmHarmonicity、Intensity、MFCC等，以及GNE、VFER、IMF相关特征，以及患者的性别。
数据格式：CSV格式，文件名为pd_speech_features.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于语音样本的分析，已进行特征提取和整理。
该数据集适合用于帕金森病诊断、病情评估和语音特征分析相关的研究。
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：适用于生物医学、语音信号处理和机器学习交叉领域的学术研究，如帕金森病早期诊断、疾病严重程度评估、语音特征与疾病状态关联分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、语音辅助治疗方案开发等方面。
决策支持：支持医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，以及患者的康复管理。
教育和培训：作为生物医学工程、语音信号处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解语音特征和帕金森病。
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及预后之间的关系，帮助用户开发基于语音分析的诊断模型，提高诊断准确性和效率。
