中风

用于心脏卒中风险预测的医学分类数据集。

一个用于中风风险预测的合成表格数据集，包含多种风险因素，适合机器学习建模。

该数据集是一个包含149例急性缺血性卒中病例的多模态医学影像与临床数据集合，数据模态涵盖急性期的非增强CT、CT血管成像、4D CT灌注序列及参数图，随访期的MRI扩散加权成像和表观扩散系数图，以及梗死、大血管闭塞和Willis环的分割掩膜和临床表格信息，主要用于卒中影像分析、最终梗死预测和预后评估等医学影像人工智能研究。

该数据集是一个包含1000个标注视频片段的中风患者动作识别数据集，数据模态包括原始视频和2D骨骼关键点，涵盖非任务动作、抓握、带积木运输和不带积木运输四个临床动作类别，主要用于建立视频和骨骼动作分类方法的性能基准，以支持自动化中风康复评估的研究与应用。

该数据集是一个基于单细胞RNA测序技术的基因表达数据集，包含缺血性和出血性中风脑组织中的细胞转录组数据，通过tSNE聚类分析揭示了健康与损伤纹状体的基因表达差异，并识别了星形胶质细胞和小胶质细胞等细胞类型的特异性亚型与差异表达基因，主要用于神经科学领域的中风病理机制研究、细胞异质性分析和潜在生物标志物探索。

该数据集通过单细胞RNA测序技术，提供了小鼠缺血性中风模型中不同细胞类型的转录组数据，包括神经元、胶质细胞和免疫细胞等单细胞基因表达信息，主要用于揭示中风后细胞异质性、分子机制及潜在治疗靶点，适用于神经科学和脑血管疾病研究。

该数据集整合了心电图（ECG）信号和临床可穿戴设备采集的生理数据，属于多模态生物医学数据集，主要用于中风风险预测和疾病早期预警研究，支持机器学习模型在健康监测与医疗诊断领域的应用开发。

该数据集包含中风患者康复评估的临床研究数据，涉及文本形式的医疗记录和结构化临床表格，记录了患者人口统计学特征、中风严重程度、康复需求评估结果及出院去向等多维度信息，主要用于评估不同干预措施对康复评估实践改进的效果，并研究影响中风患者获得康复服务的相关因素，为优化卒中康复管理提供实证依据。

该数据集是一个包含缺血性与出血性卒中病例的医学数据集，数据模态主要包括神经影像学数据（如CT、MRI图像）和临床表格特征（如卒中症状、严重程度等），主要用于卒中神经影像学分析、卒中类型分类与鉴别诊断研究，以及支持临床预后评估和医疗决策。

该数据集是一个多类别脑电图（EEG）数据集，包含中风患者和健康对照组的EEG信号数据，数据模态为时间序列的神经电生理信号。其主要用途是支持中风疾病的自动检测、分类及早期诊断研究，可应用于医疗辅助诊断、神经科学分析和脑机接口开发等领域。

该数据集包含859个标准化二值化病灶图的神经影像数据，以NIFTI格式存储，涵盖贝叶斯和频率主义病灶缺陷映射的分析结果，主要用于研究脑小血管病与中风的病因关联，以及病灶地形与中风类型的关系，适用于神经影像学和中风临床研究。

该数据集是一个包含100名印度缺血性中风患者多导睡眠图记录的医学数据集，数据模态包括生理信号（EDF格式）和临床表格（XLSX格式），其中生理信号记录了睡眠期间的脑电、心电等多通道电生理数据，临床表格则详细标注了睡眠分期、觉醒事件及患者的人口统计学与临床特征。其主要用途是支持机器学习模型在自动睡眠分期任务上的训练与评估，并用于深入研究中风患者群体的睡眠障碍特征与睡眠结构异常，为神经睡眠医学和卒中后康复研究提供重要的数据资源。