帕金森病检测
帕金森病检测数据集含31人的195条生物医学语音测量，其中23人患帕金森病。帕金森病是脑内多巴胺下降的神经退行性疾病，表现为震颤、僵硬、构音障碍、音量降低和音调单调，并可能伴认知与情绪改变及痴呆风险增加
基本信息
资源简介
帕金森病检测
Parkinson Disease Detection
帕金森病检测数据集含31人的195条生物医学语音测量，其中23人患帕金森病。帕金森病是脑内多巴胺下降的神经退行性疾病，表现为震颤、僵硬、构音障碍、音量降低和音调单调，并可能伴认知与情绪改变及痴呆风险增加。因无确定性实验室检测，诊断困难，进展监测需反复就诊。数据集按 status 列区分健康与帕金森病；原描述提出，若机器学习能准确诊断，可作为就诊前筛查步骤（来源 Kaggle，CC0: Public Domain 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024-05-27。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：# 背景 帕金森病（PD）是一种神经退行性疾病，其特征是大脑中多巴胺水平降低。它通过运动功能恶化表现出来，包括出现震颤和僵硬。通常还会对言语产生明显影响，包括构音障碍（发音困难）、发声过弱（音量降低）和单调（音高范围缩小）。此外，还可能出现认知障碍和情绪变化，且痴呆风险增加。帕金森病的传统诊断包括临床医生采集患者的神经病史，并在各种情况下观察其运动技能。由于尚无确诊PD的确定性实验室检查，诊断通常较为困难，尤其是在运动症状尚不严重的早期阶段。随着时间推移监测疾病进展需要患者反复到诊所就诊。一个有效的筛查流程，尤其是不需要到诊所就诊的流程，将会很有益。由于PD患者表现出特征性的嗓音特征，语音录音是一种有用且非侵入性的诊断工具。如果能够将机器学习算法应用于语音录音数据集，以准确诊断PD，这将成为与临床医生预约前的一个有效筛查步骤。 数据 该数据集由来自31人的一系列生物医学语音测量值组成，其中23人患有帕金森病（PD）。表中的每一列是一种特定的语音测量值，每一行对应这些个体195次语音录音中的一次（“name”列）。该数据的主要目的是根据“status”列将健康人与PD患者区分开来，该列设为0表示健康，设为1表示PD。 引用要求： 如果您使用此数据集，请引用以下论文： 'Exploiting Nonlinear Recurrence and Fractal Scaling Properties for Voice Disorder Detection', Little MA, McSharry PE, Roberts SJ, Costello DAE, Moroz IM. BioMedical Engineering OnLine 2007, 6:23 (26 June 2007)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 40.70 KB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、health、health conditions、public health、diseases。本站分类：神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/jainaru/parkinson-disease-detection
使用许可：CC0: Public Domain。
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
源站：https://kaggle.com/datasets/jainaru/parkinson-disease-detection
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:
数据集大小约 40.7 KB。
数据说明
jaina（2024）。帕金森病检测[数据集]。https://www.kaggle.com/datasets/jainaru/parkinson-disease-detection
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
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