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科大讯飞_阿尔茨海默病预测竞赛复赛数据集.zip

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简介：
此ZIP文件包含科大讯飞举办的阿尔茨海默病预测竞赛复赛阶段的数据集，内含用于训练模型以预测该疾病发展的各类患者信息和医学检测结果。 我们使用数据为主试和被试之间的对话文本以及通过工具转换后的音频数据来构建模型，以识别阿尔茨海默病患者（AD）、正常人（CTRL）及轻度认知障碍者（MCI）。

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  • 科大讯飞_阿尔茨海默病预测竞赛复赛数据集.zip
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    此ZIP文件包含科大讯飞举办的阿尔茨海默病预测竞赛复赛阶段的数据集，内含用于训练模型以预测该疾病发展的各类患者信息和医学检测结果。 我们使用数据为主试和被试之间的对话文本以及通过工具转换后的音频数据来构建模型，以识别阿尔茨海默病患者（AD）、正常人（CTRL）及轻度认知障碍者（MCI）。
     
  • 阿尔茨海默病数据集.zip
    优质
    该资料包包含阿尔茨海默病相关的研究数据集，包括患者医学影像、临床试验结果和生物标志物信息等，旨在促进对该疾病的深入研究与诊断技术的发展。 MRI分割图像数据是由手工从不同网站收集的，并且每个标签都经过验证确认。该数据集包含由MRI影像组成的各类内容。它包括四类图像：轻度痴呆、中度痴呆、非痴呆以及重度痴呆，分别用于训练和测试目的。
     
  • 针对阿尔茨海默病检测的数据集
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    本数据集专为阿尔茨海默病早期检测设计，包含大量神经影像学及临床信息，旨在支持科研人员开发高效诊断工具与算法。 这个数据集旨在帮助检测阿尔茨海默病的进展。它包含了100人的MRI图像作为训练数据以及35人的图像作为测试数据，所有图片都是为患有老年痴呆症的人拍摄的，并且这些图像是经过海马腺分割处理的。
     
  • 阿尔茨海默病分类
    优质
    阿尔茨海默病分类主要依据病情严重程度及症状表现进行划分，包括轻度、中度和重度阶段。不同阶段治疗与护理重点各异，深入理解有助于患者获得更适宜的照护。 老年痴呆症分类圣克拉拉大学高级设计项目2020-2021的资料库贡献者包括切尔西·费尔南德斯（Chelsea Fernandes）、艾尤西·库马尔（Aiyushi Kumar）以及什里亚·文卡特（Shreya Venkatesh）。我们从ADNI获取数据，并对其进行预处理以供模型使用。完成的工作如下： - 平均认知测试数据的转换 - 合并各种CSV文件 - 规范化合并后的数据 在数据分析阶段，为了确定哪些功能可以从我们的数据集中删除，我们进行了以下操作： - 绘制直方图 - 为每个特征绘制箱线图 - 使用k倍交叉验证进行模型评估
     
  • 阿尔茨海默病的核磁共振数据集
    优质
    本数据集包含了用于研究阿尔茨海默病患者的高质量核磁共振影像资料，旨在辅助科研人员深入探究该疾病的病理机制及发展进程。 这个数据集包含四种标签的阿尔茨海默病脑核磁共振图片：无、轻度、中度和重度。共有6400张图片，来源多样，是通过网络整理收集而来。该数据集适合新手学习并进行实践操作。
     
  • 阿尔茨海默病图像数据集 含有训练集与测试集
    优质
    该数据集专为阿尔茨海默病研究设计，包含用于训练和测试的人脑影像资料，助力于疾病的早期诊断与科研进展。 阿兹海默症图像数据集包含训练集和测试集，可用于进行深度学习的图像分类任务。
     
  • 阿尔茨海默病项目: Alzheimer Disease
    优质
    阿尔茨海默病项目致力于研究和理解这种导致痴呆症的主要原因。通过全球合作，该项目推动药物研发、早期诊断及改善患者生活质量的创新方法。 这是我在约翰霍普金斯大学进行的阿尔茨海默病项目的一部分，与我的统计学硕士学位相关联。该项目旨在为阿尔茨海默病提供聚合生物标志物（ADPS），我们通过执行三项任务来评估其性能。 - ADNI_Data_Generator.R：生成ADNI数据集的代码 - ADNI_Data_Generator_New.R：用于改进生成ADNI数据集的代码 - PPMI_Process_Data.R：生成PPMI数据集的代码（这是一个副项目） 此外，还有以下任务相关的脚本： - 分类.R：预测从轻度认知障碍（MCI）到阿尔茨海默病（AD）的转换（任务1） - sample_size.R：样本大小计算（任务2） - cox.R：Cox比例风险模型（任务3）
     
  • 科大讯飞AI开发者大赛之温室温度预测竞赛.zip
    优质
    本竞赛为科大讯飞举办的AI开发者大赛中的一个子项目——温室温度预测比赛。参赛者需利用历史数据和环境参数建立模型，精准预报未来温室内的温度变化，助力智慧农业发展。 Kaggle实战案例涵盖了多种机器学习与人工智能课题内容及解决方案汇总，为研究者提供了丰富的参考资源。这些案例包括但不限于数据预处理、模型选择、特征工程以及评估指标等方面的实践应用，旨在帮助参与者深入理解并掌握相关技术的实际操作流程和技巧。
     
  • 科大讯飞车辆贷款违约预测竞赛
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    科大讯飞车辆贷款违约预测竞赛是一项专注于利用数据分析和机器学习技术来评估借款人偿还汽车贷款风险的比赛。参赛者需运用创新算法模型，分析海量数据集以准确预测潜在违约情况，从而帮助金融机构优化信贷决策，降低不良资产率。 车贷资产因为进入门槛低、借款额度小、流动性好以及期限短等特点，在市场上具有一定的优势。然而，如何有效防控风险仍然是行业面临的主要挑战之一。国内某贷款机构就遇到了这样的问题：其借款人常常出现拖欠还款或拒绝还款的情况，导致该机构的不良贷款率居高不下。本次比赛的数据是经过脱敏处理的真实数据，因此非常具有代表性，并且适合作为练习之用。评估指标采用F1值，同样也极具代表性和实用性。