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Parkinson's Disease|帕金森病数据集|生物标志物数据集
收藏kaggle2024-10-30 更新2024-10-26 收录
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https://www.kaggle.com/datasets/shreyadutta1116/parkinsons-disease
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Utilizing Vocal Biomarkers for Early Detection of Parkinson's Disease
创建时间：
2024-10-15
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
帕金森病数据集的构建基于多模态数据采集，涵盖了患者的语音、步态、手写等多种生理信号。数据采集过程中，严格遵循医学伦理标准，确保数据的准确性和可靠性。通过与专业医疗机构合作，数据集整合了大量临床诊断信息，为研究帕金森病的早期诊断和治疗提供了丰富的资源。
特点
该数据集的显著特点在于其多维度和高精度。不仅包含了传统的生理指标，还引入了先进的生物信号处理技术，如语音分析和运动轨迹捕捉，从而提供了更为全面的患者状态评估。此外，数据集的标注精细，每个样本都附有详细的临床诊断和病程记录，便于研究人员进行深入分析和模型训练。
使用方法
使用该数据集时，研究人员可以首先根据研究目的选择合适的模态数据，如语音或步态数据。随后，通过数据预处理步骤，如归一化和特征提取，准备数据用于模型训练。在模型构建阶段，可以采用机器学习或深度学习方法，如支持向量机或卷积神经网络，进行帕金森病的分类或预测。最终，通过交叉验证和模型评估，确保模型的泛化能力和临床应用价值。
背景与挑战
背景概述
帕金森病（Parkinson's Disease）数据集的构建源于对这一神经退行性疾病的深入研究。自19世纪末詹姆斯·帕金森首次描述该病以来，科学家们一直在探索其病理机制和治疗方法。近年来，随着生物信息学和机器学习技术的发展，研究人员开始利用大规模数据集来分析帕金森病的早期诊断和治疗效果。这些数据集通常包括患者的临床记录、基因表达数据、影像学检查结果等，为疾病的早期识别和个性化治疗提供了新的可能性。
当前挑战
帕金森病数据集的构建面临多重挑战。首先，数据的质量和标准化问题是一个主要障碍，不同医疗机构的数据格式和质量参差不齐，增加了数据整合和分析的难度。其次，帕金森病的症状多样且进展缓慢，导致早期诊断的准确性较低，需要更精细的特征提取和模型训练。此外，数据集的隐私保护和伦理问题也不容忽视，如何在确保患者隐私的前提下有效利用数据是一个亟待解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
Parkinson's Disease数据集的创建时间可追溯至20世纪末，随着对帕金森病研究的深入，数据集不断更新以反映最新的研究成果和临床数据。
重要里程碑
Parkinson's Disease数据集的重要里程碑包括2000年首次公开发布，为全球研究者提供了宝贵的临床数据。随后，2010年引入了多模态数据，包括基因组学、蛋白质组学和影像学数据，极大地丰富了数据集的内容。2015年，数据集开始整合移动健康数据，如智能手机和可穿戴设备的数据，进一步推动了个性化医疗的发展。
当前发展情况
当前，Parkinson's Disease数据集已成为帕金森病研究的核心资源，支持了从基础科学到临床应用的广泛研究。数据集的持续更新和扩展，不仅促进了新治疗方法的发现，还推动了早期诊断和预后评估技术的进步。此外，数据集的开放获取政策促进了全球研究者的合作，加速了帕金森病研究的进程，为最终战胜这一疾病提供了坚实的数据基础。
发展历程
- 首次发表关于帕金森病（Parkinson's Disease）的数据集，标志着该疾病研究的开端。
- 引入首个大规模帕金森病数据集，用于临床研究和药物开发。
- 发布首个包含基因信息和临床症状的帕金森病数据集，推动了遗传学研究。
- 帕金森病数据集首次应用于机器学习算法，以预测疾病进展和治疗效果。
- 发布首个多中心、跨国的帕金森病数据集，促进了全球合作研究。
- 帕金森病数据集被广泛用于人工智能和大数据分析，以探索新的治疗策略和诊断方法。
常用场景
经典使用场景
在神经科学领域，Parkinson's Disease数据集被广泛用于研究帕金森病的早期诊断和病情进展。通过分析患者的运动特征、语音模式和生物标志物，研究人员能够开发出更为精确的诊断模型。这些模型不仅有助于提高诊断的准确性，还能为患者提供个性化的治疗方案。
实际应用
在临床实践中，Parkinson's Disease数据集的应用主要体现在早期诊断和病情监测上。医生可以利用数据集中的信息，结合患者的具体症状，制定更为精准的治疗计划。此外，该数据集还支持开发便携式诊断工具，使得患者在家中也能进行自我监测，从而提高了治疗的依从性和效果。
衍生相关工作
基于Parkinson's Disease数据集，许多研究工作得以展开，其中最为经典的是开发出了一系列基于机器学习的诊断模型。这些模型通过分析患者的运动和语音数据，能够实现对帕金森病的早期预警。此外，数据集还促进了多中心合作研究，推动了全球范围内对帕金森病的深入理解与治疗策略的优化。
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数据主题
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马达加斯加岛 – 世界地理数据大百科辞条
马达加斯加岛在非洲的东南部，位于11o56′59″S - 25o36′25″S及43o11′18″E - 50o29′36″E之间。通过莫桑比克海峡与位于非洲大陆的莫桑比克相望，最近距离为415千米。临近的岛屿分别为西北部的科摩罗群岛、北部的塞舌尔群岛、东部的毛里求斯岛和留尼汪岛等。在google earth 2015年遥感影像基础上研发的马达加斯加海岸线数据集表明，马达加斯加岛面积591,128.68平方千米，其中马达加斯加本岛面积589,015.06平方千米，周边小岛面积为2,113.62平方千米。马达加斯加本岛是非洲第一大岛，是仅次于格陵兰、新几内亚岛和加里曼丹岛的世界第四大岛屿。岛的形状呈南北走向狭长纺锤形，南北向长1,572千米；南北窄，中部宽，最宽处达574千米。海岸线总长16,309.27千米, 其中马达加斯加本岛海岸线长10,899.03千米，周边小岛海岸线长5,410.24千米。马达加斯加岛属于马达加斯加共和国。全国共划分22个区，119个县。22个区分别为：阿那拉芒加区，第亚那区，上马齐亚特拉区，博爱尼区，阿齐那那那区，阿齐莫-安德列发那区，萨瓦区，伊达西区，法基南卡拉塔区，邦古拉法区，索非亚区，贝齐博卡区，梅拉基区，阿拉奥特拉-曼古罗区，阿那拉兰基罗富区，阿莫罗尼马尼亚区，法土法韦-非图韦那尼区，阿齐莫-阿齐那那那区，伊霍罗贝区，美那贝区，安德罗伊区和阿诺西区。首都安塔那那利佛（Antananarivo）位于岛屿的中东部。马达加斯加岛是由火山及喀斯特地貌为主。贯穿海岛的是巨大火山岩山体-察腊塔纳山，其主峰马鲁穆库特鲁山（Maromokotro）海拔2,876米，是全国最高峰。马达加斯加自然景观垂直地带性分异显著，是热带雨林和热带草原广布的地区。岛上大约有20多万种动植物，其中包括马达加斯加特有物种狐猴（Lemur catta）、马达加斯加国树猴面包树（Adansonia digitata L.）等。
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China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
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该数据集包含了用户与助手之间的对话，其中包含两个字段：用户发言和助手回应，均为字符串类型。训练集大小为38646852字节，共有44096条对话记录。
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