帕金森病语音特征分析数据集Parkinson-sDiseaseSpeechFeatureAnalysis-xiaoninger
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 语音分析, 医学诊断, 特征工程, 机器学习, 语音识别, 健康医疗, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开语音数据库的语音特征数据，用于帕金森病（PD）的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态语音特征集合。
地理范围：数据来源于公开的语音数据库，未限定特定地理区域，可能涵盖不同国家和地区的患者。
数据维度：数据集包含多个语音特征，包括基线特征、强度参数、共振峰频率、带宽参数等，以及用于区分帕金森病患者和健康个体的诊断标签。
数据格式：CSV格式，文件名可能为pd_speech_features.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的语音数据库，已进行特征提取和预处理。
该数据集适合用于帕金森病的语音特征分析、疾病诊断模型的构建以及语音识别技术在医疗领域的应用。
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：适用于医学、语音处理和机器学习交叉领域的学术研究，如帕金森病诊断模型的开发、语音特征对疾病严重程度的预测研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病早期诊断、辅助诊断系统开发、远程医疗等方面。
决策支持：支持医疗机构的诊断决策，辅助医生进行帕金森病的诊断和评估。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、人工智能等相关专业的教学案例，帮助学生理解语音特征分析在疾病诊断中的应用。
此数据集特别适合用于探索语音特征与帕金森病之间的关系，帮助用户开发更精准的诊断模型，从而提高帕金森病的早期诊断和治疗效果。
