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脑中风预测的数据集

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简介:
这个数据集包含了用于预测脑中风风险的相关信息和变量,旨在帮助研究人员开发有效的预防模型和策略。 脑中风又称脑卒中,是由于颅内血管破裂或堵塞导致的脑组织坏死所引起的一系列症状,包括脑出血、脑梗死等。若不及时治疗,患者可能会死亡;即使得到及时救治,也可能留下残疾。近年来,慢性疾病如中风、缺血性心脏病、肺癌、慢性阻塞性肺病和肝癌在中国急剧增加,并已成为导致过早死亡的主要原因。中国目前是全球中风发病风险最高的国家之一,居民的中风风险率高达39.3%。 研究表明,引发脑卒中的主要因素与个人生活习惯密切相关,如高血压、吸烟、饮酒及高盐饮食等都是重要的危险因子。据统计,在我国仅有10%到20%的患者能够在发病后的三小时内被送至医院接受治疗,而延误救治时间越长,则患者的脑损伤程度就越严重。 鉴于中国当前较高的中风死亡率,《中国脑卒中防治:进展与挑战》报告指出尽管在中国,中风发病率和患病人数都远超心脏病,但相关医疗资源的可及性和服务质量却在32种可控疾病中的排名倒数第二。因此,在防控策略方面应更加重视预防措施而非单纯依赖治疗手段。

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    这个数据集包含了用于预测脑中风风险的相关信息和变量,旨在帮助研究人员开发有效的预防模型和策略。 脑中风又称脑卒中,是由于颅内血管破裂或堵塞导致的脑组织坏死所引起的一系列症状,包括脑出血、脑梗死等。若不及时治疗,患者可能会死亡;即使得到及时救治,也可能留下残疾。近年来,慢性疾病如中风、缺血性心脏病、肺癌、慢性阻塞性肺病和肝癌在中国急剧增加,并已成为导致过早死亡的主要原因。中国目前是全球中风发病风险最高的国家之一,居民的中风风险率高达39.3%。 研究表明,引发脑卒中的主要因素与个人生活习惯密切相关,如高血压、吸烟、饮酒及高盐饮食等都是重要的危险因子。据统计,在我国仅有10%到20%的患者能够在发病后的三小时内被送至医院接受治疗,而延误救治时间越长,则患者的脑损伤程度就越严重。 鉴于中国当前较高的中风死亡率,《中国脑卒中防治:进展与挑战》报告指出尽管在中国,中风发病率和患病人数都远超心脏病,但相关医疗资源的可及性和服务质量却在32种可控疾病中的排名倒数第二。因此,在防控策略方面应更加重视预防措施而非单纯依赖治疗手段。
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    该数据集专为研究和开发脑卒中预测模型而设计,包含大量患者的临床信息与生活习惯等多维度特征数据,旨在提高早期识别及预防脑卒中的准确性。 脑中风预测数据集包含5110个样本。根据世界卫生组织(WHO)的数据,中风是全球第二大死亡原因,约占总死亡人数的11%。这个数据集用于依据性别、年龄、各种疾病及吸烟状况等输入参数来预测患者是否可能患中风。
  • 金融
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    该数据集旨在提供全面的金融交易记录和市场动态信息,用于构建和评估金融风险预测模型,涵盖多种潜在风险因素。 sample_submit.csv testA.csv train.csv
  • 力发电CSV
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    本数据集包含用于风力发电预测的各类气象和运行参数,旨在支持研究者开发更精确的风电输出预测模型。 构建风电功率预测模型,利用测风塔采集的风速、风向、气温、气压及湿度数据进行发电功率预测。 CSV文件格式如下: 第一列为时间; 中间列包含10米、30米、50米和70米高度处的风速与风向信息以及气温、气压和湿度等特征; 最后一列表示风电场发电功率的预测值。 具体的数据包括以下内容: - 10m, 30m, 50m 和70m 的风速(WS) - 30m, 50m 和70m 的风向(DIR) - 龙骨高度处的风速和风向 (WSHUB, DIRHUB) - 气温(TEMP)、气压(PRESSURE)以及相对湿度(RH) 示例列名: TIME, WS10, DIR10, WS30, DIR30, WS50, DIR50, WS70, DIR70, WSHUB, DIRHUB, TEMP, PRESSURE,RH
  • 力发电CSV
    优质
    本数据集包含用于风力发电预测的相关CSV文件,记录了详尽的历史气象及发电信息,旨在支持研究人员与工程师开发更精准的风电预测模型。 构建风电功率预测模型,利用测风塔采集的风速、风向、气温、气压及湿度数据进行发电功率预测。 CSV格式文件结构如下: 第一列为时间; 中间列包含10米、30米、50米和70米高度处的风速(WS)与相应方向(DIR),以及龙骨高度处的风速(WSHUB)、方向(DIRHUB)、气温(TEMP)、气压(PRESSURE)及湿度(RH); 最后一列为预测值。 数据说明: 使用测风塔中的测量信息,包括不同高度层的风速和风向、气象参数如温度、压力与相对湿度。
  • Vchuli.rar_力发电___力发电
    优质
    本资源包含风力发电相关的数据集,适用于风力预测和发电量预测模型的研究与开发。 根据福建PT风力发电机组的日出力统计数据,可以估计风速并建立模型进行预测。
  • 力发电ZX
    优质
    风力发电预测数据集ZX包含详细的气象与发电量信息,旨在提升风电场短期至中期功率输出预报精度,促进可再生能源高效利用。 风力发电量预测数据集包含风速、转速、发电量等相关数据,记录时间从2019年11月至2019年12月,读数间隔为每十分钟一次。
  • 糖尿病.zip
    优质
    该数据集包含了用于预测个体患糖尿病风险的相关信息,包括年龄、性别、家族史等变量,适用于机器学习模型训练与测试。 数据集来源于孟加拉国锡尔赫特市医院的糖尿病患者问卷,并已获得批准。特征信息包括:年龄范围为20至65岁;性别分为1.男 2.女;多尿症情况分为1.是 2.否;突然体重减轻情况分为1.是 2.否;多食症情况分为1.是 2.否;视觉模糊情况分为1.是 2.否;瘙痒症状分为1.是 2.否;烦躁情绪状态分为1.是 2.否;康复延迟状况分为1.是 2.否;部分偏瘫情况为1.是 2.否;肌肉无力状况为1.是 2.否;脱发情况为1.是 2.否;肥胖情况为1.是 2.否。类别标签包括正面和负面,分别用数字表示:1代表正面,2代表负面。
  • ARMA.zip_ARMA功率应用_分析
    优质
    本研究探讨了利用ARMA模型进行风力发电功率预测的应用,并通过实际风电数据进行了深入分析,以期提高预测准确性和系统效率。 用于风功率预测的ARMA代码可以在MATLAB上运行,并包含风电数据。
  • 力发电(含28201条记录)
    优质
    本数据集包含28,201条详细的风力发电相关记录,旨在为研究人员和工程师提供一个全面的资源库,用于开发和优化风能预测模型。 根据风机的ID(tracking_id)、日期时间、风速(m/s)、大气温度(°C)、轴温(°C)、叶片角度(°)、齿轮箱温度(°C)、发动机温度(°C)、电机转矩(N-m)、发电机温度(°C)、大气压力(帕斯卡)、面积温度(°C)、风车车体温度(°C)、风向(°),电阻(欧姆),转子转矩(N-m)、状态,云层高度,叶片长度(m),风车高度(m)等参数来预测风力发电的发电量。