帕金森病语音特征分析数据集Parkinson-sDiseaseSpeechFeatureAnalysis-ritusahu3003
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 语音分析, 生物医学, 机器学习, 特征提取, 诊断预测, 医疗健康, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自语音分析研究的数据，旨在用于帕金森病（PD）的诊断和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态的语音特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但涉及了语音特征的提取和分析，可能涵盖不同人群的语音样本。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，其中“norm_p1.csv”和“norm_p2.csv”包含语音信号的各种特征，如频率、抖动、微光、谐噪比等；“pd_speech_features.csv”也包含语音特征，并带有帕金森病状态标签；“balanced_p1.csv”和“balanced_p2.csv”可能为平衡后的数据集，用于解决类别不平衡问题；“parkinsons.csv”可能包含更简洁的特征集和帕金森病状态。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和模型构建。包含多种语音特征，如MDVP系列、Jitter系列、Shimmer系列、HNR、RPDE、DFA等，以及MFCC等特征。
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：适用于生物医学工程、语音信号处理、机器学习等领域的研究，如帕金森病诊断模型的构建、语音特征与疾病严重程度的关联性研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断、早期筛查、疾病进展预测等方面具有应用前景。
决策支持：支持临床医生进行帕金森病的辅助诊断和治疗方案的制定，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解语音特征提取与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联，构建预测模型，并评估不同特征对诊断准确性的影响，从而实现帕金森病的早期检测和个性化治疗。
