基于机器学习的VEP视力评估数据集
包含基于视觉诱发电位的视力评估数据及机器学习R脚本，涵盖正常、人工退化和患者视力场景。
基本信息
资源简介
基于机器学习的VEP视力评估数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的时序数据集，收录 13 个文件、合计 65.50 KB，主题涵盖 Bioinformatics、Computational Biology、Medicine、Neuroscience、Ophthalmology，可用于疾病进展预测与生理信号时序建模，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《VEP Acuity with Machine Learning》。项目资助方：none。源站首次发布：2019-06-09。
【数据内容】
源站原始描述：Dataset underlyingBach M, Maurer JP, Wolf ME (2008) Visual evoked potential-based acuity assessment in normal vision, artificially degraded vision, and in patients. Brit J Ophthalmol 92:396–403 DOI: and R scripts for Machine Learning applied to Acuity VEP. Documenta Ophthalmologica 2019 DOI
文件 1_load.R 为文本内容，开头为：# R code for machine learning (ML) of VEP Acuity # ©2019 Michael Bach, michael.bach@uni-freiburg.de # # History # 2019-06-09 added explicit detection of missin…
文件 2_plot-3plots.R 为文本内容，开头为：# R code for machine learning (ML) of VEP Acuity # ©2019 Michael Bach, michael.bach@uni-freiburg.de #produce the figure with the 3 scatterplots cat("»»»This …
【数据结构与技术规格】
文件数 13 个，合计 65.50 KB。dataBach2008.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，41.49 KB。1_load.R：text/plain，2.38 KB。2_plot-3plots.R：text/plain，965 B。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.7380539.v3。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified、Neurosciences not elsewhere classified、Ophthalmology、Ophthalmology and optometry not elsewhere classified。主题标签：Bioinformatics、Computational Biology、Medicine、Neuroscience、Ophthalmology。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/VEP_Acuity_with_Machine_Learning/7380539
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Bach, Michael (2018). VEP Acuity with Machine Learning. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：VEP Acuity with Machine Learning
- DOI：10.6084/m9.figshare.7380539.v3
- 发布日期：2019-06-09
- 文件数：13 个
- 文件总体积：65.50 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/VEP_Acuity_with_Machine_Learning/7380539
命令行下载
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curl -L -o "heuristic.R" "https://ndownloader.figshare.com/files/15376955"
curl -L -o "make1record.R" "https://ndownloader.figshare.com/files/15376958"
文件清单
dataBach2008.xlsx（41.49 KB）1_load.R（2.38 KB）2_plot-3plots.R（965 B）3_plot-nonsense.R（705 B）prepare4ml.R（2.59 KB）allModelsJackknifed.R（877 B）heuristic.R（3.73 KB）make1record.R（1.49 KB）plot-onePlot01.R（2.21 KB）plot-OneTuningCurve.R（1.31 KB）ReadMe.html（2.56 KB）trainAllUsingMethodEtc.R（2.30 KB）Utilities.R（2.89 KB）
文件总体积 65.50 KB（源站 API 实测）。
数据说明
Dataset underlyingBach M, Maurer JP, Wolf ME (2008) Visual evoked potential-based acuity assessment in normal vision, artificially degraded vision, and in patients. Brit J Ophthalmol 92:396–403
DOI: http://dx.doi.org/10.1136/bjo.2007.130245
and R scripts for Machine Learning applied to Acuity VEP. Documenta Ophthalmologica 2019
DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10633-019-09701-x
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.7380539.v3（source: https://figshare.com/articles/dataset/VEP_Acuity_with_Machine_Learning/7380539）。
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