帕金森病基因-疾病关联数据集
数据围绕帕金森病的基因-疾病关联与分类性能评估，涉及深度学习框架、特征选择与集成策略等主题，可用于研究帕金森病的早期诊断与临床决策支持模型（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）
基本信息
资源简介
帕金森病基因-疾病关联数据集
Parkinson’s disease classification performance.
该数据集来自 plos.figshare.com，标题为帕金森病分类性能，包含 1 个文件（Table 15.xls），由 Vijay U. Rathod 等人发布。数据围绕帕金森病的基因-疾病关联与分类性能评估，涉及深度学习框架、特征选择与集成策略等主题，可用于研究帕金森病的早期诊断与临床决策支持模型（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-05-08。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：使用临床数据集进行准确的疾病预测对于改善早期诊断和临床决策支持系统至关重要；然而，许多现有的深度学习方法针对特定疾病、计算量大，且难以在异构生物医学数据集之间泛化。本研究通过提出一个统一且感知数据集的深度学习框架来应对这一挑战，该框架能够在多样化的临床数据集上实现准确且可解释的疾病预测。该框架采用模块化架构，根据特征维度、样本量和类别不平衡等数据集特征选择合适的模型。它集成了多种深度学习架构，包括 MLP、一维 CNN、FT-Transformer、基于自编码器的分类器和集成策略。稳健的预处理、折安全特征选择和嵌套交叉验证
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0348670.t015。
【主题与分类】
源站学科分类：Space Science、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer。主题标签：parkinson &# 8217、improving early diagnosis、8980 (&# 177、8451 (&# 177、safe feature selection、classical baselines across、autoencoder ensemble obtained、heart disease prediction、autoencoder ensemble achieved、disease voice dataset。本站分类：神经系统疾病/帕金森病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Space Science、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_p_Parkinson_s_disease_classification_performance_p_/32222928
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Rathod, Vijay U.; Amrutkar, Siddhesh Sanjay; Patil, Kirti A.; Londhe, Aoudumber D.; Bobade, Sandip Y.; Dhotre, Virendrakumar A.; et al. (2026). Parkinson’s disease classification performance.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：<p>Parkinson’s disease classification performance.</p>
- DOI：10.1371/journal.pone.0348670.t015
- 发布日期：2026-05-08
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_p_Parkinson_s_disease_classification_performance_p_/32222928
命令行下载
curl -L -o "Table 15.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/64382778"
文件清单
Table 15.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
利用临床数据集进行准确的疾病预测对于改进早期诊断和临床决策支持系统至关重要；然而，许多现有的深度学习方法针对特定疾病、计算密集，且难以在异构生物医学数据集之间泛化。本研究通过提出一个统一且具备数据集感知能力的深度学习框架来应对这一挑战，该框架能够在多样化的临床数据集上实现准确且可解释的疾病预测。该框架采用模块化架构，根据特征维度、样本量和类别不平衡等数据集特征选择合适的模型。它集成了多种深度学习架构，包括MLP、一维CNN、FT-Transformer、基于自编码器的分类器以及集成策略。框架还纳入了稳健的预处理、折内安全特征选择和嵌套交叉验证，以确保可靠的性能评估。
该框架在三个异构基准数据集上进行了评估：UCI心脏病数据集（303个样本，13个临床特征）、PIMA印第安人糖尿病数据集（768个样本，8个代谢特征）以及帕金森病语音数据集（195条记录，22个声学特征）。实验结果表明，在多样化任务中，该框架相较于经典基线模型展现出具有竞争力的预测性能。FT-Transformer + 自编码器集成模型在心脏病预测中取得了0.8980（±0.0483）的AUC值，而CNN + 自编码器集成模型在糖尿病分类中获得了0.8451（±0.0270）的AUC值。在帕金森病检测方面，MLP取得了0.7538的AUC值，且特异性达到完美水平。总体而言，所有模型的AUC值均与机器学习基线相当。本研究贡献了一个可扩展且可解释的深度学习框架，提升了真实医疗环境中多疾病预测的可靠性、泛化能力和实际适用性。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0348670.t015（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_p_Parkinson_s_disease_classification_performance_p_/32222928）。
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