中风

该数据集是一个包含5,110条记录的临床表格数据，涵盖年龄、血糖、BMI、高血压和心脏病等特征，用于通过统计分析和机器学习方法预测中风风险，主要研究方向为心血管疾病早期筛查、健康数据建模以及临床干预策略的优化。

该数据集包含35名SARS-CoV-2相关急性缺血性卒中患者及35名匹配对照的临床与影像学数据，涵盖临床记录、实验室检测和神经血管影像（如CTA）等多模态信息，主要用于研究SARS-CoV-2感染背景下独特的浮动动脉壁血栓影像模式、其与卒中发生时间及治疗反应的关联，为病毒感染相关脑血管事件的机制探索和临床干预提供依据。

该数据集是一个包含130例蛇咬伤后卒中患者临床记录的医学数据集，数据模态为临床表格与文本型病例报告，涵盖人口统计学、蛇咬伤特征、卒中类型、影像学表现、治疗及结局等信息；主要用于研究蛇咬伤后卒中的流行病学特征、死亡风险预测因子（如败血症、血小板减少症）及其对临床决策与公共卫生策略的指导意义，以降低相关死亡率和长期残疾负担。

该数据集是一个基于大鼠实验模型的中风研究连接组学数据集，包含三种中风模型的运动功能、空间记忆评估、海马体激活检测等多模态实验数据，通过neuroVIISAS大鼠连接组学框架进行网络分析，主要用于探究中风引起的功能性损伤与大脑连接网络变化之间的关系，并建立预测模型以识别未直接受损的远程脑区功能影响，为脑血管疾病的机制研究和临床预测提供数据支持。

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。

该数据集是一个医学图像数据集，包含图像模态数据及其对应的二分类标签（中风和非中风），主要用于图像分类任务，特别是中风识别领域的研究，可用于训练和验证机器学习模型以辅助医疗诊断。

该数据集是一个包含急性中风患者多模态临床数据的公开医学研究资源，主要数据内容包括去标识化的医学影像、行为测量指标以及人口统计学信息，数据模态涵盖神经影像、行为测量和临床表格，主要用于支持神经影像数据处理流程的开发、教育以及构建符合BIDS标准的临床数据处理管道。