中风

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。

该数据集包含脑卒中相关的临床数据，数据模态主要为表格形式的医疗记录，通过应用机器学习模型和SMOTEENN等重采样技术处理数据不平衡问题，主要用于脑卒中的风险预测、早期诊断以及医疗人工智能模型的开发与研究。

该数据集是一个医学研究数据集，包含202名神经系统疾病患者的颈动脉超声检查数据，数据模态为临床表格和医学影像，主要研究吞咽诱发的颈动脉位移现象（翻转现象）与颈内动脉狭窄及中风风险之间的关联，旨在探索翻转现象作为颈动脉疾病和缺血性中风新型生物标志物的潜在应用价值。

该数据集包含两名中风后慢性命名障碍患者在个性化经颅交流电刺激干预期间及随访期的脑电图（EEG）数据与行为学表现，数据模态包括神经电生理信号（EEG）和临床行为记录（图片命名任务），主要用于研究神经调控技术对中风后语言功能障碍的康复效果、治疗机制的神经基础以及干预效果的持续性评估。

该数据集包含来自中国国家卒中登记的8,321名急性缺血性卒中患者的临床表格数据，涵盖血红蛋白水平、人口统计学特征及随访结局信息，通过逻辑回归分析揭示了低血红蛋白与高血红蛋白水平均与全因死亡率、卒中复发、复合终点及卒中残疾等不良结局呈U型关联，主要用于卒中预后研究、血液参数与脑血管疾病关联分析及临床风险预测模型的开发。

该数据集包含687名18-45岁青年缺血性卒中或短暂性脑缺血发作患者的临床表格数据，涵盖空腹血糖、糖化血红蛋白、卒中严重程度评分及90天功能预后等关键指标，通过回顾性收集医疗记录构建，主要用于研究应激性高血糖比值与卒中严重程度及不良预后的关联，为青年卒中患者的风险预测和精准治疗提供循证依据。

PhysioMio 数据集是一个包含48名中风患者的高密度表面肌电信号（HD‑sEMG）数据的数据集，以64通道电极阵列采集了16种手部动作的神经肌肉活动记录，数据模态为肌电信号，并以Apache Parquet格式存储。该数据集提供了健康手臂与受损手臂的纵向双侧对比数据，主要用于中风后运动功能恢复研究、神经肌肉缺陷分析、康复策略优化以及基于机器学习的姿势识别与辅助技术开发等方向。

该数据集包含54例急性缺血性中风患者的医学影像数据，涵盖CT和MRI两种模态的扫描图像以及专家标注的病变分割掩模，适用于医学影像分割、图像融合及中风相关的计算机辅助诊断研究。

该数据集包含50名急性缺血性脑卒中患者的脑电图（EEG）数据，记录了患者在执行左右手运动想象任务时的神经电生理信号，数据模态为脑电图时间序列。该数据集主要用于脑卒中后运动功能康复机制研究、脑机接口系统开发以及运动想象神经解码等神经工程与临床康复领域。

该数据集包含150名巴基斯坦首次中风患者的临床表格数据，涵盖人口统计学信息、中风类型（缺血性、脑内出血、蛛网膜下腔出血）及风险因素（如高血压、糖尿病、吸烟等），数据来源于2021年两家医院的MRI、CT或超声心动图诊断确认的前瞻性观察研究，主要用于分析中风在巴基斯坦社区中的特异性风险因素分布与类型关联，支持中风流行病学研究和预防策略制定。

该数据集是一个包含500名患者、144个特征列的合成临床数据，涵盖人口统计学、心血管风险因素、生物标志物、成像结果和卒中结局等多模态信息，主要用于卒中风险预测的机器学习建模、临床研究分析和教育演示，数据基于真实世界研究和临床指南校准，确保无隐私风险。

该数据集是一个针对早期超急性中风的医学数据集，主要包含医学影像或临床表格等多模态数据，用于支持中风疾病的早期诊断、病理机制研究以及临床辅助治疗，适用于医学影像分析和人工智能辅助诊断等研究方向。