帕金森病语音特征分析数据集Parkinson-sDiseaseSpeechFeatureAnalysis-mukulgoyal712
数据来源：互联网公开数据
标签：帕金森病, 语音分析, 医疗健康, 机器学习, 生物医学工程, 特征工程, 疾病诊断, 语音信号处理
数据概述：
该数据集包含从语音记录中提取的多种声学特征，旨在用于帕金森病（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，可视为一个静态的语音特征集合。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集涵盖不同患者的语音样本，用于疾病的通用性研究。
数据维度：数据集包含195个特征，涵盖了基频、抖动、颤动、谐噪比、共振峰、梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其一阶、二阶差分等多个方面。这些特征从语音信号中提取，用于描述语音的声学特性。
数据格式：CSV格式，文件名为pd_speech_features.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集通常来源于医学研究，可能涉及患者的语音采样，并经过特征提取处理，以用于疾病诊断和特征分析。
该数据集适合用于探索帕金森病患者语音特征与疾病状态之间的关系，以及开发基于语音的疾病诊断模型。
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、语音信号处理和医学研究领域的学术研究，例如帕金森病的早期诊断、疾病严重程度评估、治疗效果的量化分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在开发基于语音的疾病辅助诊断系统、远程医疗和康复治疗方案方面。
决策支持：支持临床医生进行帕金森病的诊断，辅助制定个性化治疗方案，并评估治疗效果。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习和医学人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解语音特征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，帮助改善帕金森病的诊断和治疗效果。
