偏头痛分类数据
该数据集是一个包含患者年龄、症状持续时间、疼痛特征、伴随症状及神经系统表现等24个临床变量的表格型医学数据集，专门用于偏头痛的亚型分类研究，通过机器学习方法可辅助实现基于临床特征的偏头痛自动诊断与分类，适用于医疗健康领域的预测模型开发。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于偏头痛亚型分类的临床医学数据集，包含患者的年龄、症状持续时间、发作频率、疼痛特征（位置、性质、强度）、伴随症状（恶心、呕吐、畏光、畏声等）以及神经系统症状（视觉、感觉、言语障碍等）共24个临床特征变量。数据来源于公开的临床收集，采用结构化表格形式记录，每个样本对应一位患者的临床记录，并标注了偏头痛的具体类型（如典型先兆偏头痛、无先兆偏头痛、家族性偏瘫偏头痛等）。该数据集主要用于机器学习在医疗诊断领域的应用，特别是基于临床特征的偏头痛自动分类与亚型识别研究。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.datacastle.cn/dataset_description.html?type=dataset&id=1891
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偏头痛亚型分类的临床医学数据集，包含患者的年龄、症状持续时间、发作频率、疼痛特征（位置、性质、强度）、伴随症状（恶心、呕吐、畏光、畏声等）以及神经系统症状（视觉、感觉、言语障碍等）共24个临床特征变量。数据来源于公开的临床收集，采用结构化表格形式记录，每个样本对应一位患者的临床记录，并标注了偏头痛的具体类型（如典型先兆偏头痛、无先兆偏头痛、家族性偏瘫偏头痛等）。该数据集主要用于机器学习在医疗诊断领域的应用，特别是基于临床特征的偏头痛自动分类与亚型识别研究。
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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