Kaggel Egg脑电图像癫痫预测——资料整理

1.数据介绍

1.1数据来源

数据来自kaggle: https://www.kaggle.com/c/seizure-detection

1.2数据说明

￥￥对于具有耐药性癫痫病的个体，响应性神经刺激系统有望增加当前的治疗方法并改变癫痫病的治疗方法。在超过200万的反复发作的自发性癫痫发作的美国人中，尽管多次尝试通过药物控制癫痫发作，但仍有50万继续遭受癫痫发作的困扰。对于这些患者，反应性神经刺激代表一种可能的疗法，能够在影响患者正常活动之前中止癫痫发作。
图1是来自癫痫犬的动态脑电图记录。 癫痫发作以红色显示。

图1癫痫犬的动态脑电图记录
￥￥￥为了使响应性神经刺激设备成功停止癫痫发作，必须检测到癫痫发作并尽早施加电刺激。即建立和推广在其原点的区域进行的扣押将很难通过神经刺激中止。商业反应性神经刺激中当前的癫痫发作检测算法

￥￥￥此外，癫痫病的医生和研究人员必须经常回顾大量连续的EEG数据以识别癫痫发作，在某些患者中这可能非常微妙。自动算法来检测在大型数据集的脑电图癫痫低假阳性和假阴性率将大大有助于临床治疗和基础研究。使用动态监测系统从患有自然癫痫病的狗中记录颅内脑电图。以400 Hz的频率从16个电极采样EEG，并将记录的电压作为组平均值的参考。

￥￥￥数据包含每个人或犬科动物的训练和测试数据。训练数据为1秒的EEG片段，标记为“ Ictal”代表癫痫发作数据片段，或标记为“ Interictal”代表非癫痫发作数据片段。训练数据按顺序排列，测试数据按随机顺序排列。数据段存储在matlab .mat文件中，该文件以数据结构排列，其字段如下：

数据：EEG样本值的矩阵布置的行 X 列作为电极 X 时间。
data_length_sec：
每个数据行的持续时间（在这种情况下，对于所有数据为1秒）
延迟：
专家标记的癫痫发作到数据段中第一个数据点之间的时间（以秒为单位）（仅在ictal训练段中）
sample_frequency：
代表1秒钟EEG数据的数据样本数。（非整数值表示整个数据记录的平均值，可能反映丢失的EEG样本）

通道：
与数据字段中的行相对应的电极名称列表

人类数据来自进行颞叶和颞叶癫痫评估的癫痫手术患者。iEEG记录来自沿海马前后轴植入的深度电极，以及各个位置的硬脑膜下电极网格。数据采样率从500 Hz到5,000 Hz不等。
犬的数据来自植入设备，该设备从16个硬膜下电极获取数据。在每个半球的前后方向上植入了两个4触点条。数据以400 Hz的采样频率连续记录，并参考组平均值。

ictal_segment_N.mat-第N次癫痫发作训练数据段
interictal_segment_N.mat- 第N次非发作训练数据段
test_segment_N.mat-第N个测试数据段

未完待续》》》》》》》》》》》》》