注意缺陷多动障碍ADHD诊断数据集AttentionDeficitHyperactivityDisorderDiagnosisDataset-rohithramss36
数据来源：互联网公开数据
标签：ADHD, 诊断, 行为数据, 机器学习, 临床研究, 医学, 分类, 生物信号
数据概述：
该数据集包含来自医学研究和临床实践的数据，记录了与注意缺陷多动障碍（ADHD）相关的行为指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态行为特征快照。
地理范围：数据未明确地域限制，但通常来源于临床试验或相关研究。
数据维度：数据集包含20个字段，其中19个为行为特征数值（0-18），最后一个字段“Label”表示诊断结果（0代表阴性，1代表阳性）。
数据格式：CSV格式，分为ADHD_NEGATIVE.csv和ADHD_POSITIVE.csv两个文件，分别代表ADHD阴性和阳性病例。数据已进行初步整理，便于分析。
来源信息：数据来源于临床研究或公开数据集，具体来源未明确，但已进行标准化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于ADHD诊断相关的研究，以及机器学习模型的训练与验证。
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：适用于精神病学、神经科学等领域的学术研究，如ADHD诊断模型的构建、行为特征分析。
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、个性化治疗方案等方面。
决策支持：支持临床医生进行ADHD诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生理解ADHD诊断过程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索ADHD患者的行为特征，建立诊断模型，从而提高诊断的准确性和效率。
