睡眠多模态监测数据集SleepEnsembleDataset-trasibulo
数据来源：互联网公开数据
标签：睡眠监测，多模态数据，数据集，健康研究，机器学习，生物医学，时间序列，医学分析
数据概述： 该数据集包含来自多模态睡眠监测设备的数据，记录了受试者在睡眠过程中的生理指标和行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的参与研究机构，包括欧美和亚洲部分国家的睡眠研究实验室。
数据维度：数据集包括脑电图（EEG）、心电图（ECG）、眼动图（EOG）、肌电图（EMG）、体温、呼吸频率、肢体活动等生理信号，以及睡眠分期、觉醒事件等标注信息。
数据格式：数据提供为CSV和MAT格式，便于进行多模态数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多模态睡眠研究项目，已进行数据同步、噪声过滤和标注标准化。
该数据集适合用于睡眠医学研究、睡眠障碍诊断、机器学习算法开发等领域，特别是在睡眠分期、睡眠质量评估和多导睡眠图（PSG）分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于睡眠生理学、睡眠障碍诊断以及睡眠分期算法等学术研究，如睡眠分期模型的改进、睡眠障碍的早期识别等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在睡眠监测设备的研发、睡眠健康产品的优化等方面。
决策支持：支持睡眠医学的临床决策和睡眠健康管理策略的制定。
教育和培训：作为睡眠医学、生物医学工程及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解多模态睡眠数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索睡眠多模态数据的特征与睡眠状态的关联，帮助用户实现睡眠分期自动化、睡眠质量评估等目标，为睡眠医学研究和健康管理提供数据支持。
