脑电图癫痫发作识别训练数据集EEGSeizureDetectionTrainingDataset-catherinekibutiri
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 癫痫, 癫痫发作, 脑电信号, 机器学习, 医学影像, 信号处理
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的结构化数据，用于训练癫痫发作检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为特定时间段内的EEG记录。
地理范围：数据未明确标注地域信息，但可推断为来自医疗机构的临床EEG记录。
数据维度：数据集包含多个字段，包括eeg_id (EEG记录的唯一标识符), eeg_sub_id, eeg_label_offset_seconds (EEG信号中癫痫发作起始时间), spectrogram_id, spectrogram_sub_id, spectrogram_label_offset_seconds (频谱图数据的时间偏移量), label_id, patient_id (患者唯一标识符), expert_consensus (专家共识，即癫痫发作与否), seizure_vote, lpd_vote, gpd_vote, lrda_vote, grda_vote, other_vote (不同类型的投票结果)。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于医疗或科研机构的EEG记录，并经过了预处理和标注。
该数据集适合用于癫痫发作检测、EEG信号分析、机器学习模型训练等。
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：适用于脑电信号分析、癫痫发作预测、神经科学研究等学术研究。
行业应用：为医疗器械公司、人工智能医疗公司提供数据支持，尤其在癫痫检测与诊断辅助系统、智能健康监测设备等领域。
决策支持：支持临床医生进行癫痫诊断，并辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、人工智能等相关专业课程的实训材料，帮助学生理解脑电信号分析及癫痫发作检测。
此数据集特别适合用于探索EEG信号特征与癫痫发作之间的关系，帮助用户构建和优化癫痫发作检测模型，提高诊断准确率。
