语音特征帕金森病诊断数据集SpeechFeatureParkinson-sDiseaseDiagnosis-gayathreee
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病，语音分析，生物医学工程，特征工程，机器学习，诊断预测，健康医疗，数据分析
数据概述：
该数据集包含从语音样本中提取的语音特征数据，用于辅助帕金森病的诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可以用于全球范围内的帕金森病诊断研究。
数据维度：数据集包含一系列语音特征，如：Jitter（抖动）、Shimmer（微颤）、NHR（噪声谐波比）、HNR（谐噪比）、RPDE（重复峰值抖动熵）、DFA（分形指数）、PPE（音高变异指数）等，以及一个用于表示患者健康状态的“Status”标签。
数据格式：CSV格式，文件名为“data after extraction fcsv”，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的语音数据库，经过特征提取处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于帕金森病诊断预测模型的研究和开发。
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、语音信号处理、机器学习等交叉学科的研究，例如语音特征与帕金森病严重程度之间的关系分析。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发帕金森病辅助诊断工具，提高诊断效率和准确性。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行帕金森病诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解语音特征在疾病诊断中的应用。
此数据集特别适合用于探索语音特征与帕金森病之间的关联，从而开发基于语音的帕金森病诊断模型，提高诊断的早期性和准确性。
