脑电图癫痫发作标注数据集ElectroencephalogramSeizureAnnotationDataset-chhengli
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 医疗诊断, 信号处理, 机器学习, 数据标注, 专家共识, 临床分析
数据概述：
该数据集包含脑电图（EEG）数据，结合了专家标注信息，用于癫痫发作的识别和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但每个样本包含具体的偏移秒数，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的癫痫发作研究。
数据维度：数据集包括多个维度，核心字段包括：eeg_id（脑电图数据ID），eeg_sub_id（脑电图子ID），eeg_label_offset_seconds（脑电图标签偏移秒数），spectrogram_id（频谱图ID），spectrogram_sub_id（频谱图子ID），spectrogram_label_offset_seconds（频谱图标签偏移秒数），label_id（标签ID），patient_id（患者ID），expert_consensus（专家共识，癫痫发作与否），以及不同投票类型的投票数（seizure_vote, lpd_vote, gpd_vote, lrda_vote, grda_vote, other_vote）。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，并结合了专家标注结果。
该数据集适合用于脑电图信号处理、癫痫发作检测、机器学习模型训练和临床辅助诊断等领域。
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：适用于脑电图信号分析、癫痫发作检测算法研究、以及基于脑电图的疾病诊断方法研究。
行业应用：为医疗设备制造商和医院提供数据支持，用于开发癫痫诊断辅助系统。
决策支持：支持医生进行癫痫诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学和生物医学工程相关专业学生的实训数据，帮助他们了解脑电图分析和癫痫诊断。
此数据集特别适合用于训练和评估癫痫发作检测模型，以及探索不同标注方法对模型性能的影响，从而提高诊断的准确性和效率。
