帕金森病

资源简介

帕金森病

Parkinson's Disease

该数据集标题为 Parkinson's Disease，来自 Kaggle，提供帕金森病临床与声学语音测量，用于 AI 早期检测、进展监测和治疗优化。数据含患者标识、诊断状态及多种声学特征，并经过清洗、异常值处理和归一化。总字节 910296，标签为 healthcare、medicine、biotechnology，许可为开放数据库，版权归原作者（来源 Kaggle，Database: Open Database, Contents: © Original Authors 许可）。

【数据集背景】

源站首次发布：2024-10-30。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：帕金森病数据集简介：帕金森病是一种进行性神经系统疾病，会影响运动控制。它是全球最常见的神经退行性疾病之一，主要影响老年人群。早期诊断和治疗对于管理症状和延缓疾病进展至关重要。该帕金森病数据集可在 Kaggle 上获取，提供了丰富的临床和声学嗓音测量数据，有助于开发用于早期检测、进展监测和治疗优化的 AI 模型。科学概述：对于关注神经系统疾病，尤其是帕金森病的研究人员和医疗保健专业人员而言，该数据集是一项重要资源。它包括详细的语音录音和已与帕金森病症状相关联的声学特征。该数据集为开发旨在早期诊断、监测疾病进展和预测治疗结果的机器学习模型提供了宝贵见解。数据集构成：患者信息：Name（患者 ID）：每位患者的唯一标识符。Status：指示个体是否被诊断为帕金森病（1 为阳性，0 为阴性）。声学特征：MDVP (Hz)：平均嗓音基频。MDVP (Hz)：最大嗓音基频。MDVP (Hz)：最小嗓音基频。MDVP (%)、MDVP (Abs)、MDVP、MDVP、Jitter:DDP：各种频率变化（jitter）的测量指标。MDVP、MDVP (dB)、Shimmer、Shimmer、Shimmer:DDA：各种振幅变化（shimmer）的测量指标。NHR（噪声谐波比）：测量嗓音中噪声与音调成分的比例。HNR（谐波噪声比）：量化嗓音中谐波声音与噪声的比率。其他临床特征：RPDE（递归周期密度熵）：对嗓音的非线性动力学分析。DFA（去趋势波动分析）：测量嗓音中信号的长期相关性。Spread1、Spread2：嗓音频率变化的测量指标。D2：另一种非线性动力学测量指标。PPE（基音周期熵）：测量基音周期的规律性。数据预处理：数据清洗：确保数据集中不存在缺失值或不一致值。处理嗓音测量中的异常值，确保模型输入数据干净且准确。归一化：归一化特征。

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个，合计 910.30 KB。

【主题与分类】

主题标签：healthcare、medicine、biotechnology。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/shreyadutta1116/parkinsons-disease

使用许可：Database: Open Database, Contents: © Original Authors。