心脏电图心律失常分类挑战数据集-2015-nooralrajab
数据来源：互联网公开数据
标签：心电图,心律失常,医学,数据挑战,分类,健康,医疗,电生理
数据概述：
本数据集源自2015年心律失常分类挑战（PhysioNet/CinC Challenge 2015），包含用于训练和测试心电图（ECG）信号分类模型的数据。数据集中的每个记录代表一段ECG信号，标注了是否存在心律失常，以及具体的失常类型。数据集主要由两个部分组成：训练集和测试集。训练集包含1800段ECG信号，用于模型训练；测试集包含600段ECG信号，用于模型评估。
数据集字段包括：
- record_name：记录文件名
- qrs：QRS波群位置
- beat_type：心搏类型，标注了正常心搏和多种心律失常类型
- label：记录级别的标签，指示是否存在心律失常
数据用途概述：
该数据集适用于心电图信号分析、心律失常分类模型开发、医学数据分析等场景。研究人员和医学工程师可利用此数据集进行算法开发和模型评估；临床医生可以参考模型结果辅助诊断心律失常；数据科学家可利用此数据集进行信号处理、机器学习等方面的研究。此数据集为心律失常检测技术的发展提供了高质量的数据支持。
