MIT-BIH心电图心脏节律分类数据集-2011-ranaprafful
数据来源：互联网公开数据
标签：心电图,心脏节律,分类,深度学习,心律失常,心肌梗塞,ECG,健康监测,医学,数据集
数据概述：
本数据集由两个著名的心脏节律分类数据集——MIT-BIH心律失常数据集和PTB诊断心电图数据库衍生而来，包含大量心电图信号样本，适用于训练深度神经网络。数据集包括正常心电图信号及不同心律失常和心肌梗塞影响下的心电图信号。每个信号段对应一个心跳周期，经过预处理和分段处理，数据集总计包含109,446个样本，涵盖5种类别。
Arrhythmia数据集：
样本数量：109446
类别数量：5
采样频率：125Hz
数据来源：PhysioNet的MIT-BIH心律失常数据集
类别说明：['N': 正常心律, 'S': 室性期前收缩, 'V': 室性早搏, 'F': 快速心房节律, 'Q': 快速心室节律]
数据用途概述：
该数据集适用于心律失常分类、深度神经网络架构的探索以及迁移学习能力的研究。研究人员可以利用此数据集训练和评估模型在心电图信号分类中的表现；医生和医疗专业人员可以借鉴数据集中的分类结果进行临床诊断和治疗建议；教育者可以将其用于教授心电图分析和心脏健康相关课程。此外，数据集还为医学研究和健康监测系统开发提供了宝贵的参考资料。
