HMS - 脑电图频率数据
基于脑电图频率数据，对重症患者的痫性发作和有害脑活动模式进行分类。
基本信息
资源简介
HMS - 脑电图频率数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《HMS - EEG Frequency Data》。源站首次发布：2024-02-11。
【数据内容】
源站原始描述：### Dataset from HMS - Harmful Brain Activity Classification We sampled data from the dataset HMS - Harmful Brain Activity Classification with Welch. The idea is inspired by the discussion Magic Formula to Convert EEG to Spectrograms! ```python from scipy.signal import welch print(''''We will use the following raw EEG features:'''') NAMES = [''''LL'''',''''LP'''',''''RP'''',''''RR''''] ALL_FEATS = [[''''Fp1'''',''''F7'''',''''T3'''',''''T5'''',''''O1''''], [''''Fp1'''',''''F3'''',''''C3'''',''''P3'''',''''O1''''], [''''Fp2'''',''''F8'''',''''T4'''',''''T6'''',''''O2''''], [''''Fp2'''',''''F4'''',''''C4'''',''''P4'''',''''O2'''']] FEATS…
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 444.10 MB。
【主题与分类】
主题标签：earth and nature、classification、healthcare、signal processing。
【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://www.kaggle.com/datasets/frankling2021/hms-eeg-frequency-data
使用许可：Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("frankling2021/hms-eeg-frequency-data")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d frankling2021/hms-eeg-frequency-data
unzip hms-eeg-frequency-data.zip -d hms-eeg-frequency-data/
数据集大小约 0.39 GB。
数据说明
该数据集用于分类重症患者的痫性发作及其他有害脑活动模式，包含脑电图（EEG）频率数据，属于时间序列模态，任务为分类。
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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