脑电图异常分类预测数据集EEGAbnormalityClassificationPredictionDataset-leimeng46
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 异常检测, 癫痫, 机器学习, 深度学习, 分类预测, 医学影像
数据概述：
该数据集包含从脑电图（EEG）记录中提取的特征数据，用于预测和分类脑电图中的异常情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为临床或研究中一段时间内的EEG记录。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集来自医疗机构或研究机构，覆盖范围取决于数据采集的范围。
数据维度：数据集的核心文件为oof_df.csv，包含多个特征字段，如eeg_id（脑电图记录ID）、spec_id（特定记录的ID）、min/max（信号的最小值和最大值）、patient_id（患者ID）、seizure_vote/lpd_vote/gpd_vote/lrda_vote/grda_vote/other_vote（不同异常类型的投票结果）、target（真实的异常类型标签）、kfold（交叉验证折数）以及pred_seizure_vote/pred_lpd_vote/pred_gpd_vote/pred_lrda_vote/pred_grda_vote/pred_other_vote（模型预测的各类异常概率）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，文件名为oof_df.csv，便于数据分析和模型训练。此外，还包含用于模型训练的.pth文件和日志文件。
来源信息：数据来源于医疗研究或公开数据集，用于训练和评估EEG信号分类模型，具体来源信息未明确。
该数据集适合用于脑电图信号分析、异常分类、以及深度学习模型构建和评估。
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：适用于脑电图信号处理、癫痫检测、脑部疾病诊断等领域的学术研究，如异常信号分类、模式识别、以及基于EEG的生物标志物研究。
行业应用：可以为医疗设备制造商、医院和神经科医生提供数据支持，尤其在辅助诊断、病情监测和个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生对脑电图数据的分析和解读，辅助诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、生物信号处理和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解脑电图分析和应用。
此数据集特别适合用于探索EEG信号与不同脑部异常之间的关系，训练预测模型，提升对脑部异常的检测能力，实现辅助诊断和病情预测的目标。
