基于深度学习的帕金森病脑电图可泛化分类数据集

资源简介

基于深度学习的帕金森病脑电图可泛化分类数据集

【一句话概览】

本数据集是 Zenodo 公开的时序数据集，收录 5 个文件、合计 4.37 GB，主题涵盖 Electroencephalography、deep learning、Parkinson''s disease、classification、convolutional neural network，可用于疾病进展预测与生理信号时序建模，cc-by-4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Generalizable electroencephalographic classification of Parkinson''s disease using deep learning》。源站首次发布：2023-09-07。

【数据内容】

源站原始描述：This is the data originally accessed from Here, we provide the pre-processed data from our manuscript to allow for the easy replication of our experiments. Here is the repo associated with our paper

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：这是最初从 http://predict.cs.unm.edu/downloads.php 获取的数据。在此，我们提供来自我们论文的预处理数据，以便于轻松复现我们的实验。以下是与我们的论文相关的代码库：https://github.com/diamandis-lab/CNN_EEG_PD

【数据结构与技术规格】

文件数 5 个，合计 4.37 GB。数据集 DOI：10.1016/j.imu.2023.101352。

【主题与分类】

主题标签：Electroencephalography、deep learning、Parkinson''s disease、classification、convolutional neural network。

【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://zenodo.org/records/8338680

使用许可：cc-by-4.0。

规范引用：Bioinformatics in Medicine Unlocked

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-09-13，引用时请注意版本时效。