肺部压力预测模型结果数据集_Lung_Pressure_Prediction_Model_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：医学, 呼吸系统, 压力预测, 深度学习, 机器学习, 模型评估, 数据分析, 生物医学工程
数据概述：
该数据集包含多个基于不同深度学习模型（包括CNN和LSTM）的肺部压力预测结果，用于评估模型在预测呼吸过程中肺部压力方面的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据集未标明具体时间，可视为模型预测结果的静态集合。
地理范围：数据未限定地理范围，属于通用医学场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含以下字段：id（样本ID），breath_id（呼吸ID），u_out（输出标志，通常为0或1），pressure（实际肺部压力值），fold（交叉验证折数），pred（模型预测的压力值）。部分文件仅包含id和pressure。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如1st_cnn_tran_15fold_median.csv, ex04_2_reverseLSTM_15fold_median.csv等，每个文件对应不同模型或不同处理方式的预测结果。
来源信息：数据来源于对公开医学数据的模型训练和预测结果，已进行预处理和模型计算。
该数据集适合用于深度学习模型的评估、比较，以及在生物医学工程和呼吸系统疾病研究中的应用。
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：适用于呼吸系统疾病、肺部力学等医学研究，以及深度学习模型在医学领域的应用研究，如预测模型的性能评估和优化。
行业应用：可用于开发辅助诊断工具，帮助医生更好地理解患者的呼吸状况，进行更精准的治疗方案制定。
决策支持：支持医学研究人员和工程师进行模型优化和技术创新，推动医疗技术的进步。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、机器学习等相关专业课程的案例分析材料，帮助学生理解深度学习模型在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于评估不同深度学习模型在预测肺部压力方面的性能，为医学研究和临床应用提供数据支持，并促进对呼吸系统疾病的深入理解。
