癫痫患者发作视频
包含50例癫痫患者发作与非发作视频片段，共403段5秒片段，含强直-阵挛和失神发作。
基本信息
资源简介
癫痫患者发作视频
【数据内容】
源站原始描述：The study included 50 epilepsy patients undergoing long-term video-EEG monitoring at the Epilepsy Center of Guangdong 999 Brain Hospital. The inclusion criteria for patients were as follows: (1) VEEG reports confirming definite epileptic seizures, (2) complete video data containing both seizure and non-seizure periods, (3) no intentional interference during patient seizures, and no occlusion of the patient, such as patients were covered by quilts
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究纳入了在广东三九脑科医院癫痫中心接受长期视频脑电图监测的50例癫痫患者。患者的纳入标准如下：（1）VEEG报告证实存在明确的癫痫发作；（2）完整的视频数据同时包含发作期和非发作期；（3）患者癫痫发作期间无故意干扰，且患者未被遮挡，例如患者被被子盖住。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/seizure-videos-epilepsy-patients
下载信息
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数据集获取
源站：https://ieee-dataport.org/documents/seizure-videos-epilepsy-patients
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- 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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