脑电图癫痫发作标注数据集ElectroencephalogramSeizureAnnotationDataset-leotap01
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 医疗, 信号处理, 数据标注, 机器学习, 医学影像, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的数据，记录了癫痫发作相关的标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间段的EEG记录快照。
地理范围：数据未明确标注地域信息，但通常来源于医疗机构的临床记录。
数据维度：数据集包括多个字段，如eeg_id（EEG记录标识），eeg_sub_id（EEG子记录标识），eeg_label_offset_seconds（标签起始时间），spectrogram_id（频谱图标识），spectrogram_sub_id（频谱图子记录标识），spectrogram_label_offset_seconds（频谱图标签起始时间），label_id（标签标识），patient_id（患者标识），expert_consensus（专家共识），seizure_vote（癫痫发作投票），lpd_vote, gpd_vote, lrda_vote, grda_vote, other_vote（其他投票），egg_quality（EEG质量），spec_quality（频谱图质量），max_quality, min_quality, avg_quality（质量评分）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_cleancsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集或研究项目，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于癫痫发作检测、脑电信号分析、临床诊断支持等研究。
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：适用于神经科学、生物医学工程等领域的学术研究，如癫痫发作检测算法开发、脑电信号特征分析等。
行业应用：可以为医疗设备厂商、人工智能医疗公司提供数据支持，特别是在开发癫痫诊断辅助系统、脑电图分析软件等方面。
决策支持：支持医生对癫痫患者的诊断和治疗，辅助临床决策。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等相关专业的教学资源，帮助学生和研究人员深入理解脑电图信号分析和癫痫诊断。
此数据集特别适合用于探索癫痫发作的脑电图特征，评估不同标注方法的一致性，并开发用于自动癫痫发作检测的模型，从而提高诊断效率和准确性。
