脑电图异常诊断预测数据集EEGAnomalyDiagnosisPredictionDataset-princelvov
数据来源：互联网公开数据
标签：脑电图, EEG, 异常检测, 癫痫, 深度学习, ResNet, 数据分析, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自脑电图（EEG）记录的数据，用于支持脑电图异常诊断与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段内收集的EEG快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析通用的脑电图异常模式。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：index（索引）、eeg_id（EEG记录ID）、eeg_sub_id（EEG子记录ID）、eeg_label_offset_seconds（EEG标签偏移秒数）、spectrogram_id（频谱图ID）、spectrogram_sub_id（频谱图子记录ID）、spectrogram_label_offset_seconds（频谱图标签偏移秒数）、label_id（标签ID）、patient_id（患者ID）、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）、total_evaluators（总评估者）、target（目标变量）、key_id、fold、seizure_vote_pred、lpd_vote_pred、gpd_vote_pred、lrda_vote_pred、grda_vote_pred、other_vote_pred（各种投票预测）。
数据格式：CSV格式，文件名为3959_IA_NOREG_resnet1d_split_50_100_63csv，便于数据读取和分析。数据中包含了EEG记录的相关信息、专家标注、不同类型的投票结果以及预测结果。
来源信息：数据来源于公开的EEG数据集，并可能经过了预处理和特征提取。该数据集特别适合用于深度学习模型，如ResNet，的训练和评估。
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：适用于脑电图异常诊断、癫痫预测、EEG信号分析等相关研究，可用于探索不同脑电图特征与诊断结果之间的关系。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、风险评估、病情监测等方面。
决策支持：支持医生进行临床决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解脑电图信号的分析方法和应用。
此数据集特别适合用于构建和评估基于EEG信号的异常检测模型，帮助用户提升对癫痫等脑部疾病的诊断能力。
