基于射频的骨质减少/骨质疏松筛查神经网络分类器应用数据集
该数据集包含基于射频信号采集的骨质减少与骨质疏松筛查数据，涵盖CSV和MAT格式的去识别化受试者信号数据及元数据，数据模态为生物医学射频信号与临床表格信息，主要用于通过神经网络分类器进行骨质疏松症的自动化筛查与诊断研究，支持医学人工智能在骨骼健康评估领域的应用探索。
创建时间2020-12-23
更新时间2020-12-23
原始链接
https://figshare.com/articles/dataset/Application_of_a_Neural_Network_Classifier_to_Radiofrequency-Based_Osteopenia_Osteoporosis_Screening/13484601
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资源简介
该数据集来源于一项同名研究，旨在利用射频信号和神经网络技术进行骨质减少和骨质疏松症的筛查。数据集包含去识别化的受试者数据，具体包括由网络分析仪输出的CSV文件以及经过解嵌入处理的MAT文件，同时提供受试者元数据（无个人身份信息）。研究结果表明，神经网络在区分骨质疏松患者与健康受试者方面，特异性可达95%，敏感性达76%。该数据集主要应用于医学诊断、骨质疏松早期筛查以及机器学习在生物医学信号处理中的方法研究。
提供机构：Adams, Johnathan; Makarov, Sergey
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