基于机器学习鉴别癫痫患者中局灶性皮质发育不良与胶质神经元肿瘤
该数据集是一个包含96名癫痫患者临床信息的表格数据集，涵盖了用药、病史、发作频率、影像特征等多模态临床特征，主要用于通过监督机器学习方法在术前区分局灶性皮质发育不良与胶质神经元肿瘤，支持癫痫病因诊断和机器学习在神经医学领域的应用研究。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于医学诊断的临床数据集，包含96名癫痫患者的临床特征。数据集引入了10个特征来描述每位患者，包括用药情况、既往病史、家族史、癫痫发作频率、癫痫发作类型、局灶性皮质发育不良典型电放电、性别、癫痫发作起始年龄、病程、典型影像学特征、MRI与病理学一致性以及手术部位。该数据集旨在通过构建基于监督机器学习的分类器，在术前区分癫痫患者中的局灶性皮质发育不良（FCD）与胶质神经元肿瘤（GNTs），主要应用于癫痫病因诊断、神经影像分析和机器学习辅助临床决策等研究方向。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个用于医学诊断的临床数据集，包含96名癫痫患者的临床特征。数据集引入了10个特征来描述每位患者，包括用药情况、既往病史、家族史、癫痫发作频率、癫痫发作类型、局灶性皮质发育不良典型电放电、性别、癫痫发作起始年龄、病程、典型影像学特征、MRI与病理学一致性以及手术部位。该数据集旨在通过构建基于监督机器学习的分类器，在术前区分癫痫患者中的局灶性皮质发育不良（FCD）与胶质神经元肿瘤（GNTs），主要应用于癫痫病因诊断、神经影像分析和机器学习辅助临床决策等研究方向。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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