脑电图异常信号分类数据集EEGAbnormalSignalClassificationDataset-chineduprosper
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 异常信号检测, 癫痫, LPD, GPD, 机器学习, 深度学习
数据概述：
该数据集包含脑电图（EEG）记录，用于识别和分类脑电图中的异常信号，主要关注癫痫相关的脑电活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为医疗机构或研究机构的脑电图记录。
数据维度：数据集的核心是脑电图数据，包括以下字段：
eeg_id：脑电图记录的唯一标识符。
spec_id：频谱图的唯一标识符。
min, max：脑电图信号的最小值和最大值，可能反映信号的幅度范围。
patient_id：患者的唯一标识符。
seizure_vote, lpd_vote, gpd_vote, lrda_vote, grda_vote, other_vote：不同类型的异常信号的投票分数，用于标注脑电图信号。
target：脑电图信号的类别标签，例如“Seizure”（癫痫发作）、“LPD”（局灶性阵发性放电）、“GPD”（广泛性阵发性放电）等。
数据格式：CSV 格式，文件名为 train_df.csv，其中包含了结构化的脑电图数据，方便进行数据分析和模型训练。此外，还包含模型权重文件（.ckpt, .pth）和配置文件（.yaml），以及训练日志文件（.0, events.out.tfevents）。
该数据集适合用于脑电图信号的分类，尤其是针对癫痫相关异常信号的检测与识别。
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、生物医学工程和机器学习交叉领域的学术研究，例如癫痫发作预测、脑电图信号分类、异常脑电波模式识别等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、疾病风险评估、脑机接口（BCI）等领域。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物医学工程和人工智能相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解脑电图信号分析和机器学习模型构建。
此数据集特别适合用于探索脑电图异常信号的特征，训练分类模型，以实现对不同类型脑电波的自动识别，从而辅助癫痫等神经系统疾病的诊断和治疗。
