脑电图异常分类预测数据集_EEG_Anomaly_Classification_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, 癫痫, 异常检测, 深度学习, 循环神经网络, 预测模型, 医学影像, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的数据，记录了与癫痫相关的脑电波活动，旨在用于癫痫发作的预测和脑电图异常的分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为一段时间内的EEG记录。
地理范围：数据来源未明确，但可以推测为全球范围内癫痫患者的EEG记录。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：eeg_id（脑电图记录标识）、eeg_sub_id（脑电图子记录标识）、eeg_label_offset_seconds（脑电图标签偏移秒数）、spectrogram_id（频谱图标识）、spectrogram_sub_id（频谱图子记录标识）、spectrogram_label_offset_seconds（频谱图标签偏移秒数）、label_id（标签标识）、patient_id（患者标识）、expert_consensus（专家共识）、seizure_vote（癫痫投票）、lpd_vote、gpd_vote、lrda_vote、grda_vote、other_vote（不同类型的脑电波异常投票）、total_evaluators（评估者总数）、target（目标分类）、fold（交叉验证折）、以及各个异常类型的预测概率（seizure_vote_pred、lpd_vote_pred等）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包括resnet1d_gru_oof_df_ver-82_stage-1.csv和resnet1d_gru_oof_df_ver-82_stage-2.csv等文件，便于数据分析和模型训练。此外，还包含用于模型训练的.pth文件和.ipynb文件。
来源信息：数据来源于与脑电图分析和癫痫预测相关的研究或竞赛，具体来源未明确。
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、癫痫发作预测、异常脑电波模式识别等方向的学术研究，如基于深度学习的EEG分析、多模态数据融合研究。
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、辅助治疗、脑电图分析自动化等领域。
决策支持：支持临床医生进行癫痫诊断，辅助制定治疗方案，以及优化患者护理流程。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习、生物医学工程等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电图数据分析和癫痫预测。
此数据集特别适合用于探索脑电图信号与癫痫发作之间的关系，以及构建基于深度学习的癫痫预测模型，帮助用户实现更准确的癫痫发作预测和辅助诊断。
