阿尔茨海默病EEG数据集
包含169名受试者（49名记忆丧失患者）的30通道256Hz EEG记录，用于阿尔茨海默病分类。
基本信息
模态
时间序列
创建/更新时间
2023-09-05
资源简介
该数据集包含169名受试者（其中49名在记忆诊所确诊为记忆丧失）的30通道EEG记录，采样率为256 Hz，每名受试者在闭眼休息状态下记录20分钟，经过带通滤波预处理，用于支持向量机进行阿尔茨海默病分类。
下载信息
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使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/quocdat32461997/Public_EEG_dataset.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/quocdat32461997/Public_EEG_dataset/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Public_EEG_dataset
Dependencies to read EEG:
MNE
List of EEG datasets and relevant details
- Alzheimer’'s Disease
- Alzheimer’'s Disease: 30-channelEEG recording at 256 Hzfrom 169 subjects (49 validated subjects with memory loss at memory clinics) at rest with close eyes in 20 minutes/subject, preprocessed by band-pass filter, go with Alzheimer’'s Disease classificaiton result by SVM. Data description is available here
- TUH Abnormal EEG Corpus : Abnormal and normal EEG recordingd, potential use for Siezure Detection and Alzheimer’'s Disease. (Need to request permission access)
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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