脑电图癫痫预测训练数据集EEGEpilepsyPredictionTrainingDataset-changhengli
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 机器学习, 信号处理, 医学影像, 数据标注, 预测模型, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）与频谱图（Spectrogram）的数据，记录了与癫痫相关的脑电波信号特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但以时间序列片段的形式呈现，每个样本代表一个时间窗口内的脑电信号特征。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于通用的癫痫预测模型训练。
数据维度：数据集包括多个字段，如eeg_id（脑电图记录编号）、eeg_sub_id（脑电图子记录编号）、eeg_label_offset_seconds（脑电图标签偏移秒数）、spectrogram_id（频谱图记录编号）、spectrogram_sub_id（频谱图子记录编号）、spectrogram_label_offset_seconds（频谱图标签偏移秒数）、label_id（标签编号）、patient_id（患者编号）、expert_consensus（专家共识）、seizure_vote（癫痫投票）、lpd_vote、gpd_vote、lrda_vote、grda_vote、other_vote（不同类型的投票结果）、eeg_NaN_num（脑电图数据中NaN的数量）、spec_NaN_num（频谱图数据中NaN的数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_updated.csv，数据以表格形式组织，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于癫痫预测研究，经过了初步的整理和标注。
该数据集适合用于脑电图信号处理、癫痫预测模型构建和临床辅助诊断研究。
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：适用于脑电图信号分析、癫痫预测、脑疾病诊断等领域的学术研究，如癫痫发作预测、异常脑电波检测等。
行业应用：可以为医疗器械公司、医院等提供数据支持，用于开发癫痫诊断辅助系统、预警系统等。
决策支持：支持医生进行癫痫诊断，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课程的实训数据，帮助学生理解脑电图信号和癫痫诊断。
此数据集特别适合用于训练和评估癫痫预测模型，探索不同脑电图特征与癫痫发作之间的关系，从而提升预测准确性和临床应用价值。
