ADHD|ADHD数据集|儿童行为研究数据集

一个描述患有注意力缺陷多动障碍（ADHD）儿童表型信息的数据集。该数据集仅包含我们感兴趣的变量，包括221个受试者和8个变量。

A dataset describing phenotypic information of children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). This dataset includes only the variables of interest, comprising 221 subjects and 8 variables.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

ADHD

数据集描述

该数据集描述了患有注意力缺陷多动障碍（ADHD）儿童的表型信息。数据集仅包含感兴趣的变量，共涉及221名受试者和8个变量。

数据集来源

数据集的科学背景和研究依据来自Q. Cao等人的研究，该研究探讨了ADHD儿童的异常神经活动，发表于2006年的《Neuroreport》期刊。

数据集获取方式

• 第一种方式：直接打开链接 https://raw.githubusercontent.com/rahmarid/dataset/master/ADHD.csv 并保存数据。
• 第二种方式：使用页面右上角的“克隆或下载”功能下载包含数据集在内的所有文件。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ADHD数据集旨在描述注意力缺陷多动障碍（ADHD）患儿的表型信息。该数据集的构建选用了特定变量，涉及221名受试者，包含八个关键变量，从而为研究ADHD的神经生物学特征提供了基础数据。

特点

本数据集的特点在于其专注于ADHD患儿的表型数据，具有明确的研究针对性和较高的数据质量。此外，数据集的开放性使得不同研究团队可以方便地获取并应用于各类研究，促进了学术交流和合作。

使用方法

用户可以通过两种方式获取该数据集：直接从GitHub页面下载CSV文件，或者通过克隆或下载整个仓库来获取数据集文件。获取数据后，用户需遵循相关数据使用规范，并结合自身研究需求进行合理分析和利用。

背景与挑战

背景概述

ADHD数据集是一项专注于描述患有注意力缺陷多动障碍（ADHD）儿童表型信息的研究成果。该数据集的创建旨在为相关医学研究提供实证基础，其涵盖了221名受试者的八个变量，这些变量对于理解ADHD的生理及心理特征至关重要。该数据集的研究起源于2006年，由Q. Cao等研究人员在Neuroreport上发表的相关研究论文，为该领域的研究提供了科学依据，并对其后的研究产生了深远影响。

当前挑战

在数据集构建过程中，研究人员面临了诸多挑战。首先，ADHD作为一种复杂的神经发育障碍，其表型信息的收集与处理需要严谨的设计和精确的测量工具。其次，确保数据集的代表性、可靠性和有效性，对于后续研究的准确性至关重要。此外，数据集在构建过程中如何处理个人隐私信息，以及如何确保数据的安全性和合规性，也是必须克服的难题。在研究领域问题上，ADHD数据集旨在解决对ADHD的诊断及治疗的精确性问题，然而，如何从数据中提取有效的特征，以辅助临床诊断和治疗，依然是一个具有挑战性的问题。

常用场景

经典使用场景

在神经影像研究领域，ADHD数据集提供了一个关于儿童注意力缺陷多动障碍（ADHD）的表型信息集。该数据集的经典使用场景主要在于分析ADHD患儿的神经活动特征，通过对其八个变量的相关性研究，揭示ADHD的神经生物学基础。

衍生相关工作

ADHD数据集衍生的相关工作中，学者们基于该数据集进行了多种神经影像学分析，如静息态功能磁共振成像（fMRI）研究，发现了ADHD患者大脑功能连接的异常模式，为后续研究提供了丰富的理论基础和实验依据。

数据集最近研究

最新研究方向

在儿童注意缺陷多动障碍（ADHD）研究领域，ADHD数据集以其独特的表型信息描述，成为科研工作者深入挖掘ADHD神经生物学基础的重要资源。近期，研究者们利用此类数据集，通过 resting-state functional magnetic resonance imaging（rs-fMRI）技术探究ADHD患儿的异常神经活动，旨在揭示其神经生理学特征。此类研究不仅为ADHD的早期诊断与干预提供了科学依据，亦为开发个性化治疗方案奠定了基础，对于提升公众对ADHD的认识及改善患者生活质量具有深远影响。