帕金森病语音特征分析数据集Parkinson-sDiseaseSpeechFeatureAnalysisDataset-vunnathreddy
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, 疾病诊断, 特征工程, 数据挖掘, 信号处理
数据概述：
该数据集包含来自公开研究的语音特征数据，记录了帕金森病患者的语音特征，用于疾病诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的语音特征快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于帕金森病患者的语音特征分析。
数据维度：数据集包括多个语音特征，如PPE、DFA、RPDE、Jitter、Shimmer、Harmonicity、Noise-to-Harmonicity、Intensity、MFCC等，以及GNE、VFER、IMF等多种特征的均值、标准差、信噪比等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为pd_speech_features.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于帕金森病研究相关项目，经过特征提取与计算处理。
该数据集适合用于帕金森病诊断辅助、语音特征分析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：适用于生物医学工程、语音识别、机器学习等领域的研究，如帕金森病诊断模型的构建、语音特征与疾病严重程度的关系研究等。
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、语音分析应用等。
决策支持：支持医疗机构在帕金森病诊断方面的决策，以及相关治疗方案的评估。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解语音特征与疾病的关系。
此数据集特别适合用于探索语音特征与帕金森病症状之间的关联，帮助用户构建和优化疾病诊断模型。
