脑电图EEG信号ADHD分类数据集ElectroencephalogramADHDClassificationDataset-tajvarhirad
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, ADHD, 注意力缺陷多动障碍, 疾病诊断, 机器学习, 信号处理, 神经科学
数据概述：
该数据集包含来自脑电图(EEG)记录的信号，用于ADHD（注意力缺陷多动障碍）的分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可以推断为医疗研究或临床诊断场景下的数据。
数据维度：数据集包含20个字段，包括19个脑电信号通道的测量值（Fp1, Fp2, F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1, O2, F7, F8, T7, T8, P7, P8, Fz, Cz, Pz）以及一个类别标签“Class”和受试者ID“ID”。
数据格式：CSV格式，文件名为adh_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗研究或相关公开数据库。数据已进行预处理，包括信号采集和初步的去噪处理。
该数据集适合用于ADHD诊断辅助、脑电信号分析、机器学习模型训练和评估等领域。
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：适用于神经科学、精神病学、生物医学工程等领域的研究，如脑电信号的特征提取、ADHD诊断的生物标志物研究、以及不同分类算法的性能比较等。
行业应用：可为医疗设备制造商、临床诊断机构提供数据支持，用于开发基于脑电图的ADHD诊断系统，辅助医生进行诊断。
决策支持：支持医疗决策，为医生提供客观的诊断参考，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习、神经科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解脑电信号分析与ADHD诊断之间的关系。
此数据集特别适合用于探索脑电信号与ADHD之间的关联，构建诊断模型，并评估不同机器学习算法在ADHD分类任务中的表现。
