脑电图癫痫发作识别数据集ElectroencephalogramSeizureDetectionDataset-raghunathmarandi
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 信号处理, 机器学习, 生物医学工程, 模式识别, 脑电分析, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自波士顿儿童医院（CHB-MIT）的脑电图（EEG）数据，记录了癫痫发作相关的脑电信号。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为用于静态分析的EEG片段。
地理范围：数据来源于波士顿儿童医院，可以代表临床环境下的脑电图记录。
数据维度：数据集包含多个脑电通道（如FP1-F7, C3-P3等）的脑电信号，以及一个"Outcome"字段，用于指示是否发生癫痫发作（0代表未发作，1代表发作）。
数据格式：CSV格式，文件名为chbmit_preprocessed_data.csv，数据已预处理，便于直接进行分析。
来源信息：数据来源于CHB-MIT癫痫数据库，是公开的脑电图数据集，用于医学研究和机器学习应用。
该数据集适合用于癫痫发作检测、脑电信号分析、机器学习模型训练和评估。
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、神经科学等领域的研究，例如癫痫发作预测、脑电图特征提取、异常脑电信号识别等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在癫痫诊断、医疗设备开发、辅助诊断系统等方面。
决策支持：支持临床医生进行癫痫诊断和治疗决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索癫痫发作相关的脑电信号特征，构建癫痫发作预测模型，并评估不同模型的性能。
