CTU-UHB 产时胎心监护 CTG 开放数据库 — 552 例产时胎心宫缩信号的开放基准数据库

INFOBOX — CTU-UHB 一屏速览

维度	内容
本质	首个开放获取的产时 CTG（胎心宫缩图）数据库——双通道生理时序 + 临床表型
全称	CTU-UHB Intrapartum Cardiotocography Database（PhysioNet 页面标题作 CTU-CHB，见坑 5）
团队	捷克技术大学（CTU，布拉格）+ 布尔诺大学医院（UHB，布尔诺）
论文	BMC Pregnancy and Childbirth 2014;14:16（doi:10.1186/1471-2393-14-16，2014-01-13 发表）
规模	552 例 CTG，源自 2010-2012 年 UHB 采集的 9164 例产时记录
信号	FHR（胎心率）+ UC（宫缩）双通道，均 4 Hz 采样，每例 ≤90 分钟
表型	脐动脉血气（pH/pCO2/pO2/BE/BDecf）、Apgar、孕周、体重、性别、分娩类型、母体风险因素
分娩构成	阴道分娩 506 例 + 剖宫产 46 例（16 异常 + 30 对照）
纳入标准	单胎、孕周 ≥37 周、无已知缺陷、第二产程 ≤30 分钟、FHR 信号质量 >50%
专家标注	9 位产科医师按 FIGO 捷克指南评估——截至发布尚未随库提供
获取	PhysioNet 公开直链（无准入门槛）
许可	免费非商业使用，须引用原始论文
版本	v1.0.0（2014-02-18 发布，单版本）
库内互链	hmc-sleep-staging（654）、eicu-crd（552）、physionet-cinc-2016（382）、fetal-planes-db（538）

CTU-UHB 是围产医学人工智能领域的一块「基础地基」：在它出现之前，谁能做出一条自动判读胎心监护的算法，都只能拿自己科室的几十例私有数据互相「自说自话」——数据量从 50 例到 7568 例不等、采样率各异、结局定义五花八门，任何两项研究的结果都无法直接比较。CTU-UHB 做的是一件看似朴素却改变格局的事：把捷克布尔诺大学医院两年间采集的 9164 例产时胎心宫缩记录，按严格的临床与信号质量双重标准精选出 552 例，转成完全开放的格式放到 PhysioNet 上，并配套完整的脐动脉血气与临床表型。这是首个开放获取的产时 CTG 数据库，从此「胎心监护自动分析」有了公共赛道。

导语读法三则：

1. 只想下数据：直奔 §6 获取与许可——PhysioNet 公开直链、零门槛，但记得先看清「非商业用途 + 必引论文」这条红线。
2. 想知道这数据能不能信：直奔 §2（规模与构成）与 §4（结局标签）——重点是那 46 例剖宫产的「人为偏斜」和「pH 阈值多套并存」两件事。
3. 要拿它做算法评测：直奔 §5 与 §7——先确认你的任务定义（正常/病理二分？缺氧预测？），再决定用哪套 pH 阈值分标签。

§0 导读：这个数据集解决什么问题

胎心宫缩图（Cardiotocography, CTG）自 1960 年代后期进入临床，至今仍是产时胎儿缺氧监测最普及的手段——它同时记录两路信号：胎心率（Fetal Heart Rate, FHR） 与 子宫收缩（Uterine Contraction, UC）。产科医师靠目视读出 FHR 的基线、变异性、加速与减速，再结合宫缩节律，判断胎儿是否在分娩过程中出现进行性缺氧。问题在于：这套判读高度依赖主观经验，观察者间与观察者内的一致性都很差——同一张图，不同医师常常给出不同甚至相反的结论。1986 年 FIGO（国际妇产科联盟）出台通用指南试图统一判读，但三十多年过去，判读分歧依旧显著。

技术界的应对思路之一是「让计算机来读」。但论文在系统回顾了 22 项既往工作后指出一个刺眼的现实：三十多年来竟没有一个公共的 CTG 数据库。每项研究都用自己临时采集的小样本、不同的采样率、不同的结局定义，导致结果彼此隔离、无法比较、更无法累积进步。这种「没有公共地基」的状态，正是 CTU-UHB 要打破的。

于是 CTU-UHB 的定位非常清晰：

1. 给数据：552 例真实产时 CTG 双通道信号 + 完整临床表型，开放格式、公开下载。
2. 给标准：一套可复制的「临床 + 信号质量」双重筛选流程，把 9164 例原始记录收敛为 552 例高质量可比样本。
3. 给地基：让不同团队的自动分析算法第一次可以放在同一块标尺上比较。

§0 读法三则：

1. 这个条目是「开放数据库 + 数据库论文」二合一：本体是 552 组信号 + 临床头，论文是使用说明书 + 方法学批判——两者要连起来读（§2、§4）。
2. 它最大的价值不在「大」，而在「首个开放」：552 例在今天不算大，但它是后续一切产时 CTG 公开基准的起点（§7）。
3. 它最有争议的地方在「标签」：数据库本身不含专家判读金标准，结局只能靠脐动脉血气等客观指标来定义，而 pH 阈值至今没有共识（§4、坑 4）。

§0 补充：为什么「首个开放」这件事值得单独说

在机器学习里，「数据集」看似是基础设施般理所当然的存在——ImageNet、COCO、MIMIC 一搜即得。但在围产监护这个细分领域，在 CTU-UHB 出现之前，情况完全不同：论文系统回顾了 22 项既往 CTG 自动分析研究，没有一项使用公共数据。这意味着每一篇论文的「准确率」都建立在一份别人拿不到、也无法复现的私有数据上。其后果不是简单的「不可比」，而是整个领域无法累积——没有人能站在前人的数据上往前走，只能在各自的孤岛上反复重来。

CTU-UHB 打破的正是这种「孤岛状态」。它的意义因此不能用「552 例够不够大」来衡量，而应看作一次基础设施级别的填补：

维度	填补前	填补后
数据可得性	各研究各自私采	全球任一研究者可下载
结果可比性	无法横向比较	有了共同标尺的雏形
方法累积性	每篇从零开始	可复现、可迭代
标签一致性	自定结局定义	至少血气口径统一（阈值仍多元）
格式互操作性	各家专有格式	统一 WFDB 开放格式

当然，「首个」并不等于「完备」。它同样留下了三个明显缺口——样本量不大、无官方基准、无专家标签——这些限制在后续章节逐一展开，并在 §10 汇成避坑清单。理解「它填补了什么」与「它仍缺什么」，是正确使用这份数据的前提。

§0 补充：本条目与「AI-Ready」的关系

千方病案医数集的定位是为医学 AI 提供「可被机器直接消费」的数据条目。CTU-UHB 在这一框架下是一个典型的中间态样本：它的输入侧已经高度 AI-Ready（标准格式、明确许可、机器可读），而标签侧则尚未 Ready（无权威标注、无划分协议）。这种「一半 Ready」的状态极具教学价值——它提醒读者，AI-Ready 不是一个非黑即白的标签，而是一条光谱，每个条目都应被分维度诚实评估（§10.2 DAIMS 表）。

§1 数据集速览：十问十答

下列十四问覆盖「它是什么、有多少、怎么拿、怎么用、坑在哪」五条主线，作为全文的速查入口。

Q1：CTU-UHB 的「552 例」从哪来？
从 2010 年 4 月 27 日到 2012 年 8 月 6 日，在捷克布尔诺大学医院（UHB）产科病房共采集了 9164 例产时 CTG 记录，再将其中符合严格临床与信号质量标准的 552 例精选出来，构成 CTU-UHB 数据库。原始记录全部存放于医院的 OB TraceVue® 电子系统。

Q2：CTU-UHB 和 CTU-CHB 是不是两个库？
不是，是同一个库的两种写法。PhysioNet 页面标题写作 CTU-CHB Intrapartum Cardiotocography Database，而页面正文、论文全文、以及 PhysioNet 的文件目录名 ctu-uhb-ctgdb 都写作 CTU-UHB。权威口径是 CTU-UHB（UHB = University Hospital in Brno）。检索时两个词都要覆盖（详见坑 5）。

Q3：信号是什么格式、什么规格？
每例含两条通道：胎心率 FHR 与宫缩 UC，均以 4 Hz 采样。以 WFDB 格式存储——二进制信号在 .dat 文件，文本头与临床注释在 .hea 文件。每例信号最长 90 分钟，且起始时间不早于实际分娩前 90 分钟。

Q4：纳入标准有多严？
七个条件：① 单胎妊娠；② 孕周 ≥37 周；③ 无产前已知的发育缺陷；④ 第二产程 ≤30 分钟；⑤ 每个 30 分钟窗口内 FHR 信号可用质量 >50%；⑥ 有脐动脉血气分析（尤其 pH）；⑦ 以阴道分娩为主。这些条件让 552 例成为一组「干净可比」但非自然分布的样本。

Q5：为什么里面还有 46 例剖宫产？
这是刻意的设计。绝大多数（506 例）是阴道分娩，但为了增加「病理结局」样本量，作者额外纳入 16 例 pH≤7.05 的异常剖宫产，再加 30 例正常结局的剖宫产作对照组，使研究者可以单独分析剖宫产记录。代价是样本分布进一步偏离自然人群（坑 3）。

Q6：临床数据都在哪？都有什么？
全部内嵌在每例的 .hea 头文件里，包括四组：结局指标（脐动脉 pH、BDecf、pCO2、BE、Apgar1、Apgar5）、胎儿/新生儿描述（孕周、出生体重、性别）、母体风险因素（年龄、孕次、产次、糖尿病、高血压、子痫前期、早破水、发热、胎粪羊水）、分娩描述（胎位、是否引产、第一/第二产程时长、分娩类型）。

Q7：有专家判读的「金标准」标注吗？
计划有，但截至发布尚未随库提供。论文报告 9 位资深产科医师参与了一项观察者间/观察者内变异研究，按 FIGO 捷克版指南标注 CTG，并记录变异性与置信度。但数据库发布时这批标注「尚未就绪」（PhysioNet 原话：these data are not yet available!）。因此当前版本不含专家标签，结局需靠客观指标（如 pH）自行定义。

Q8：结局标签怎么定？
靠脐动脉血气。论文并列了多套阈值口径：pH≤7.05 是多数研究采用的「病理」分界；pH<7.10、<7.15、<7.20 也各有出处；与脑瘫强相关的组合是 pH≤7.00 且 BDecf≤12。没有唯一权威阈值——这是使用该库时必须先自行决策的关键点（§4）。

Q9：我现在就能免费下载吗？
可以。PhysioNet 页面开放直链，无需注册、无需申请，访问 https://physionet.org/content/ctu-uhb-ctgdb/ 或直接浏览文件目录 https://physionet.org/files/ctu-uhb-ctgdb/1.0.0/。许可为免费非商业用途，须引用原始论文。

Q10：为什么它对 AI-Ready 重要？
它是「生理时序 + 临床表型」这类多模态医学数据的开放范式样本：信号本体公开、临床表型内嵌、格式标准（WFDB）、许可清晰。它既是围产 AI 的奠基数据集，也是「开放但偏斜」这类真实数据集该如何被诚实使用与标注限制的教科书案例。

Q11：它和 UCI Cardiotocography 是同一个数据吗？
不是。 CTU-UHB 是 552 例原始信号（FHR + UC，4 Hz）；UCI Cardiotocography 是 2126 例已提取特征（21 维）。二者来源、形态、用途都不同，社区常混引，论文脚注已澄清（坑 2）。

Q12：需要注册或签数据使用协议吗？
不需要。 PhysioNet 页面提供公开直链，无准入门槛，下载即用。许可为「免费非商业 + 须引用原始论文」。

Q13：有官方的训练/测试划分或排行榜吗？
没有。 官方不提供划分协议，也没有 leaderboard。社区惯例是自建 k 折交叉验证，因此不同论文的指标不可直接横比（§5.3）。

Q14：用它做临床部署的证据够吗？
不够。 数据来自单中心、特定设备、552 例小样本，且无专家金标准标签。它适合做方法学验证，不宜直接作为临床部署依据（§5.7）。

§2 数据构成与规格

2.1 规模、来源与筛选漏斗

CTU-UHB 的全部 552 例记录都来自同一家医院、同一时间窗的连续采集，再经两步筛选收敛：

阶段	规模	说明
原始采集	9164 例	2010-04-27 至 2012-08-06，UHB 产科病房产时记录
临床/信号双重筛选	→ 552 例	按七项纳入标准收敛（见 2.3）
最终数据库	552 例	阴道分娩 506 + 剖宫产 46

采集时间窗有双口径：PhysioNet 页面写「between 2010 and 2012」（约数），论文写「27th of April 2010 and 6th of August 2012」（精确）。本条目采用论文精确口径，双方在坑 1 存照。

从物理文件看，PhysioNet 的 v1.0.0 目录下恰好是 552 组 .dat + 552 个 .hea，记录号范围 1001–2046（非连续，说明原始编号空间大于最终样本量）。每个 .dat 大小为 62,400–86,400 字节（16 位 × 双通道，对应约 32.5–90 分钟），与「≤90 分钟」的规格吻合。

2.2 信号规格与格式

属性	规格
通道数	2（FHR 胎心率 + UC 宫缩）
采样率	4 Hz（两通道均为 4 Hz）
单例时长	30–90 分钟（多数 60–90 分钟；上界 90 分钟）
起始约束	不早于实际分娩前 90 分钟；无信号早于分娩前 30 分钟结束
存储格式	WFDB（.dat 二进制信号 + .hea 文本头）
FHR 单位	bpm（物理增益 100）
UC 单位	无量纲（/nd）

以记录 1001 的头文件为例，前两行即定义了信号结构：

1001 2 4 19200
1001.dat 16 100(0)/bpm 12 0 15050 20101 0 FHR
1001.dat 16 100/nd 12 0 700 378 0 UC

第一行 1001 2 4 19200 表示：记录名 1001、2 个信号、采样率 4 Hz、共 19200 个采样点（19200 ÷ 4 ÷ 60 = 80 分钟）。后两行分别定义 FHR 与 UC 通道的增益、单位与物理量程。

2.2.1 头文件字段逐项解读

以 1001.hea 的信号定义行为例，各字段含义如下：

字段	值	含义
文件名	1001.dat	信号本体所在文件
存储格式	16	每采样点 16 位
增益/基线	100(0)/bpm	增益 100，基线 0，单位 bpm（FHR 行）
增益/单位	100/nd	增益 100，无量纲（UC 行，nd = non-dimensional）
ADC 分辨率	12	12 位 ADC
ADC 零点	0	ADC 零值
初值	15050	第一个采样点原始值（FHR）；UC 行为 700
校验和	20101	FHR 通道校验和；UC 行为 378
块大小	0	0 表示非分块存储
描述	FHR / UC	通道名称

这些字段决定了如何把原始整数还原为物理量：物理值 =（原始值 − 基线）/ 增益。FHR 以 bpm 为单位，正常范围约 110–160 bpm；UC 为无量纲相对强度，反映宫缩压力变化的相对幅度。

2.2.2 为什么采样率是 4 Hz

4 Hz 并非随意选择，而是与 CTG 的临床判读需求相匹配：

• FHR 形态学需要：判断基线、变异性、加速减速，4 Hz（每 250 ms 一个点）足以刻画这些以秒至分钟计的形态；
• 临床设备原生：STAN/Avalon 等设备本身即以类似速率输出；
• 存储经济：更高采样率对判读无增益，却会成倍放大文件体积。

对比之下，心电（ECG）常用数百 Hz 采样，因为其波形细节（QRS 形态）需要更高时间分辨率；而 CTG 关注的是低频的节律变化，4 Hz 足够。理解这一点，就能明白为何不能简单套用高频波形数据的预处理流程。

2.3 纳入与排除标准

纳入标准（三源一致）：

1. 单胎妊娠（singleton pregnancy）
2. 孕周 ≥ 37 周（PhysioNet 页面写「>36 weeks」，论文写「≥37」，详见坑 2）
3. 无产前已知发育缺陷（no a priori known developmental defects）
4. 第二产程时长 ≤ 30 分钟
5. 每个 30 分钟窗口内 FHR 信号质量（可用占比）> 50%
6. 具备脐动脉血气分析结果（尤其 pH）
7. 以阴道分娩为主

论文补充的排除标准：

• 产妇年龄 < 18 岁（低龄有不良影响）
• 已知胎儿先天缺陷或已知宫内生长受限（IUGR）
• 多胎或复杂妊娠
• 缺失脐动脉 pH 者
• pCO2 超出 95 百分位者（但 pH≤7.05 的例外，因其本身已属病理区）

作者特别说明：产后发现的先天异常会逐一复核，其中 2 例「大血管转位」（transposed large veins）经判断不影响 FHR，故保留在库中。

2.3.1 筛选逻辑的临床动机

七项纳入标准背后各有一条临床或工程动机，理解它们有助于判断数据的适用边界：

标准	临床/工程动机
单胎	排除多胎对 FHR 判读的干扰
孕周 ≥37	避开早产儿血气的特殊分布
无已知发育缺陷	排除先天因素对结局的混杂
第二产程 ≤30 分钟	限制急性不良事件窗口，保证可比
FHR 质量 >50%	保证信号可用于自动分析
有脐动脉血气	保证有客观结局标签
以阴道分娩为主	贴近自然分娩的常规场景

可以看到，这些标准共同服务于一个目标：在「真实临床数据」与「可用于比较的干净样本」之间取得平衡。代价则是最终 552 例不是自然人群的代表性抽样，而是一组被刻意塑造的高质量子集。

2.3.2 被排除的 8612 例意味着什么

9164 例采集池中，最终只有 552 例（约 6%）进入数据库。超过 94% 的记录被排除——这提醒使用者：

• 数据库描述的性能不代表真实产科病房的整体分布；
• 若模型部署到未经筛选的临床流上，输入分布会与训练分布存在显著差异；
• 「筛选偏差（selection bias）」是使用本库时必须写进限制声明的一条。

具体每一例因何被排除，论文未逐号披露，这是数据可复现性的边界之一（§3.8）。

2.4 阴道分娩与剖宫产的构成

分娩类型	例数	说明
阴道分娩	506	主体；包含部分器械助产（产钳/胎头吸引）
剖宫产（CS）	46	16 例 pH≤7.05 异常 + 30 例正常对照
合计	552	—

这个「506 + 46」结构是刻意做出来的。作者的目标是让数据库既反映真实的阴道分娩场景，又保证有足够多的病理结局样本可供模型学习——因为自然人群中严重异常的比例极低（缺氧发生率约 0.6%–3.5%），若纯随机抽样，病理样本会少到无法训练。代价是数据库整体分布偏离自然人群（低 pH 比例被人为抬高），这一偏倚作者在论文中明确自曝（坑 3）。

2.5 临床表型字段全集

每例的 .hea 头文件都内嵌一整套结构化临床信息，分为六大类：

① 结局指标（Outcome measures）

• pH：脐动脉血 pH（呼吸性缺氧核心指标）
• BDecf：细胞外液碱缺失（代谢性缺氧指标）
• pCO2 / pO2：脐动脉血二氧化碳/氧分压
• BE：碱剩余（base excess）
• Apgar1 / Apgar5：1 分钟 / 5 分钟 Apgar 评分

② 新生儿结局（标注尚未就绪）

• NICU days、Seizures、HIE（缺氧缺血性脑病）、Intubation、Main diag.、Other diag.
• 在 .hea 中以 #-- !NotReadyYet! ... !NotReadyYet! 包裹标明当前不可用

③ 胎儿/新生儿描述

• Gest. weeks（孕周）、Weight(g)（出生体重）、Sex（性别，编码值）

④ 母体（风险）因素

• Age（年龄）、Gravidity（孕次）、Parity（产次）
• Diabetes（糖尿病）、Hypertension（高血压）、Preeclampsia（子痫前期）
• Liq. praecox（早破水）、Pyrexia（发热 >37.5°C）、Meconium（胎粪污染羊水）

⑤ 分娩描述

• Presentation（胎位）、Induced（是否引产）
• I.stage / II.stage（第一/第二产程分钟数）
• NoProgress（产程停滞）、CK/KP（头盆/头体不称）、Deliv. type（分娩类型编码）

⑥ 信号信息

• dbID（去标识数据库 ID）、Rec. type（记录类型）、Pos. II.st.（第二产程位置）、Sig2Birth（信号到分娩）

记录 1001 的完整头文件片段（实测）如下，可作字段格式参照：

#----- Additional parameters for record 1001

#-- Outcome measures
#pH           7.14
#BDecf        8.14
#pCO2         7.7
#BE           -10.5
#Apgar1       6
#Apgar5       8

#-- !NotReadyYet! Neonatology outcome measures !NotReadyYet!
#NICU days    0
#Seizures     0
#HIE          0
#Intubation   0
#Main diag.   0
#Other diag.  0

#-- Fetus/Neonate descriptors
#Gest. weeks  37
#Weight(g)    2660
#Sex          2

#-- Maternal (risk-)factors
#Age          32
#Gravidity    1
#Parity       0
#Diabetes     1
#Hypertension 0
#Preeclampsia 0
#Liq. praecox 1
#Pyrexia      0
#Meconium     0

#-- Delivery descriptors
#Presentation 2
#Induced      0
#I.stage      232
#NoProgress   0
#CK/KP        0
#II.stage     20
#Deliv. type  1

#-- Signal information
#dbID         974204
#Rec. type    1
#Pos. II.st.  14400
#Sig2Birth    0

2.6 数据字典：关键字段取值说明

字段	类型	说明
pH	float	脐动脉血 pH，核心客观结局；缺失者被排除
BDecf	float	细胞外液碱缺失，代谢性缺氧首选指标
BE	float	碱剩余，临床常用但论文指出易假阳性
Apgar1/5	int	1/5 分钟 Apgar 评分
Gest. weeks	int	孕周（纳入阈 ≥37）
Weight(g)	int	出生体重（克）
Sex	int	胎儿性别编码
Age	int	产妇年龄
Gravidity / Parity	int	孕次 / 产次
Liq. praecox	0/1	早破水
Pyrexia	0/1	产时发热（>37.5°C）
Meconium	0/1	胎粪污染羊水
I.stage / II.stage	int	第一/第二产程分钟数
Deliv. type	int	分娩类型编码（阴道/器械/剖宫产）
dbID	int	去标识数据库 ID

注意：多数字段为编码值（如 Sex、Presentation、Deliv. type），具体码表需参照论文 Tables 3–4 与 PhysioNet 说明，不要臆断数值含义（坑 6）。

2.7 母体风险因素的分布特征

论文报告的母体风险因素分布，揭示了这份数据并非健康人群的随机抽样，而带有临床刻意富集：

风险因素	记录形态	解读
产妇年龄	连续整数	覆盖常见产科年龄带
孕次（Gravidity）	连续整数	与产次共同刻画生育史
产次（Parity）	连续整数	初产/经产比例影响产程
糖尿病	0/1 二值	与巨大儿、产程异常相关
高血压	0/1 二值	与胎盘灌注、胎儿窘迫相关
子痫前期	0/1 二值	高危妊娠标志
早破水（Liq. praecox）	0/1 二值	与感染、产程管理相关
产时发热（Pyrexia）	0/1 二值	>37.5°C，与母婴感染相关
胎粪污染羊水（Meconium）	0/1 二值	胎儿窘迫的间接征象

这些字段的价值在于它们是产时或产前可得的信息（区别于 pH、Apgar 等出生后结局），因此理论上可作为特征而非标签使用——但必须逐字段判断其时序可得性，避免把产后回溯填写的字段误当产时特征（§8.4 泄漏审计）。

2.8 分娩描述的字段语义

字段	语义	用途
胎位（Presentation）	头位/臀位等	影响分娩方式与风险
是否引产（Induced）	0/1	引产本身改变产程曲线
第一产程时长（I.stage）	分钟	与信号截取窗口相关
第二产程时长（II.stage）	分钟（限制 ≤30）	与不良事件窗口相关
产程停滞（NoProgress）	0/1 或编码	剖宫产指征之一
分娩类型（Deliv. type）	阴道/器械/剖宫产	结局分层依据
Sig2Birth	信号结束到分娩间隔	与「分娩前 30 分钟无信号」规则呼应

其中 Sig2Birth（signal-to-birth，信号结束距分娩的时间）尤为关键：它把「信号截在哪里」与「分娩何时发生」关联起来，是理解为何没有任何信号在分娩前 30 分钟内才结束这一规整性的钥匙。

2.9 时间轴与「相对时间」去标识

所有记录的时间戳都在去标识阶段被转换为相对于分娩的时刻，因此：

• 记录里没有绝对日历时间，只有「距分娩还有多少分钟」；
• 不同记录之间的绝对对齐被刻意抹去；
• 分析时可以统一以「分娩时刻」为原点回溯，这是这份数据为建模特意准备的结构。

这种「以临床事件（分娩）为原点」的时间轴设计，在生理数据集中相当少见且实用——它天然消解了不同记录起始点不一致的问题，让「距分娩 N 分钟」成为可跨记录对齐的语义坐标。

2.10 目录结构与文件命名

PhysioNet 上本库的文件组织极为扁平，便于批量处理：

ctu-uhb-ctgdb/1.0.0/
├── 1001.dat     # 1001 号记录的双通道信号（二进制）
├── 1001.hea     # 1001 号记录的头 + 临床注释（文本）
├── 1002.dat
├── 1002.hea
├── ...
├── 2046.dat
└── 2046.hea

命名规则是「记录号 + 扩展名」，.dat 与 .hea 一一配对。没有子目录、没有分组文件、没有元数据总表——所有记录平铺在同一层。这带来两点：

• 优点：批量脚本简单（遍历目录即可），无需解析复杂的层级；
• 缺点：没有显式的清单文件，记录号范围（1001–2046）与实际文件数（552）不一致，初学者容易误判数据完整性。

2.11 记录号空缺的解读

记录号从 1001 到 2046 共跨越 1046 个编号，但实际只有 552 例。这意味着约一半编号被跳空。对使用者的实务含义：

1. 不要用编号范围推断样本量——2046 − 1001 + 1 = 1046 ≠ 552；
2. 跳空编号大概率对应被筛选淘汰的候选，但论文未逐号说明淘汰理由；
3. 编号连续性不代表记录连续性——若脚本假设「1001 到 2046 全存在」，会因文件缺失而报错。

正确的完整性校验方式是直接计数 .dat 文件（应为 552），而非遍历编号区间。

2.12 数据文件的物理体量

从存储角度看，本库规模很小巧：

量	估算	说明
单例 .dat	62,400 – 86,400 字节	2 通道 × 16 位 × 时长
单例 .hea	约 1–3 KB	文本头 + 临床注释行
全库 .dat 合计	约 34 – 48 MB	552 × 平均约 7–8 万字节
全库总量	约 40 MB 量级	含头文件

相比动辄数十 GB 的影像或大规模波形数据集，CTU-UHB 可完整置于内存中处理，非常适合教学、快速原型与算法对照实验。这也是它虽小却长盛不衰的原因之一：进入门槛极低。

§3 采集与处理流水线

3.1 数据采集设备与环境

CTU-UHB 的信号不是实验室理想环境下的产物，而是在真实产科病房「边分娩边记录」得到的：

• 记录设备：STAN S21 与 S31（Neoventa Medical, Mölndal, 瑞典）；Avalon FM40 与 FM50（Philips Healthcare, Andover, MA）。这类设备本身就同时提供 CTG 与（STAN 设备的）胎儿心电 ST 分析能力。
• 测量方式：多普勒超声探头 或 直接头皮电极，也包含两者混用——反映了病房的临床现实。
• 存储系统：全部信号以专有格式存放于医院信息系统 OB TraceVue®（Philips）。

遗留疑点：任务头所引 CTG 课题组站点（ctg.ciirc.cvut.cz）本次实抓 fetch failed，其自述设备列表（仅列 STAN S31 + Avalon FM40/FM50，未含 S21）与论文（含 S21）略有出入。本条目以论文全列表为准，站点差异存为遗留疑点（见 §9 / FACTS §9 存照 C）。

3.2 从专有格式到开放格式的转换

一条关键工程链把「医院内部数据」变成「全球可用的开放数据」：

1. 提取：用 Philips 提供的专有软件，把 OB TraceVue 系统里的 CTG 数据转换成文本格式。数据库创建者在致谢中特别感谢 Philips Healthcare 提供这一转换软件。
2. 格式标准化：转换为 PhysioNet 的 WFDB 开放格式（.dat 二进制 + .hea 文本头），使其能被通用工具（如 WFDB toolbox、Python wfdb 包）直接读取。
3. 去标识化（两段式）：
   • 医院侧：临床数据与 CTG 记录通过匿名唯一标识符匹配，完成匿名化。
   • CTU 侧：把 CTG 的时间戳改为相对分娩时间，进一步去标识化。
4. 伦理合规：研究经布尔诺大学医院机构审查委员会（IRB）批准，所有产妇均签署知情同意。

3.3 信号记录的技术细节

• 每例记录含时间信息 + FHR 信号 + UC 信号，均以 4 Hz 采样。
• 若使用内部分娩头皮电极记录，该记录还额外包含 T/QRS 比值与双相 T 波信息（这是 STAN 设备 ST 分析的基础）。
• 信号时长由「第一产程可用长度 + 第二产程长度」共同决定：因第二产程被限制在 30 分钟内，且第一产程被限制在 60 分钟内（最短 30–40 分钟），最终信号落在 30–90 分钟区间，且没有任何信号在分娩前 30 分钟内才结束。

3.4 信号质量的取舍

作者在信号质量上做了一组明确的权衡：

• 时长标准：第一产程最大 60 分钟，以保证记录之间「易比较」；最小值视 pH 而定——pH≤7.15 者至少 30 分钟、其余至少 40 分钟，目的是尽量多纳入异常记录。
• 缺失信号：除第二产程外，缺失量尽量压到最低；第一产程允许最多 50% 缺失（为换取异常结局样本而妥协）。
• 噪声与伪迹：超声探头记录尤其容易出现噪声，部分记录会间歇性混入母体心率。作者坦言这给使用者带来挑战，但它「也反映了临床现实」，因此未做系统性剔除。

3.5 关键工程取舍小结

取舍点	选择	代价
时长上限 90 分钟	保证可比性	放弃更长程记录
第二产程 ≤30 分钟	限制不良事件干扰	排除部分长第二产程案例
纳入 46 例剖宫产	增加病理样本	分布偏离自然人群
保留实际噪声	反映临床现实	增加算法难度
保留 2 例大血管转位	判断不影响 FHR	微弱混杂
无专家标签下发布	及时开放	用户须自定结局标签

3.6 设备与信号获取方式的对应关系

不同的信号获取方式，直接影响信号质量与记录内容的丰富度：

获取方式	设备能力	信号特征
多普勒超声探头	常规 FHR 测量	易受运动/母体心率干扰
直接头皮电极	更稳定的 FHR	需破膜，操作有创
两者混用	全程灵活	记录内质量可能分段变化
STAN 设备路径	附带 ST 分析	可能含 T/QRS、双相 T 波

当记录经由内部分娩头皮电极采集时，数据还额外携带胎儿心电的 T/QRS 比值与双相 T 波形态——这是 STAN 设备进行 ST 段分析的原生输入。对绝大多数研究而言，这两类额外信号常被忽略，但对「胎儿酸血症的机制研究」而言，它们是宝贵的一手信息。

3.7 采集流程的时间先后

把散落的事实串成一条时间线，可看清数据诞生的完整链条：

1. 2010-04-27：UHB 产科病房产时采集启动；
2. 采集期内：STAN / Avalon 设备实时记录 FHR 与 UC，存入 OB TraceVue；
3. 采集期内：临床侧同步登记结局指标（血气、Apgar）与母胎描述；
4. 2012-08-06：最后一例采集结束；全程共得 9164 例候选；
5. 筛选期：按七项纳入标准收敛至 552 例；
6. 2012-11-02：信号本体（.dat）写入完成；
7. 2014-01-13：BMC 论文正式发表；
8. 2014-01-16：头文件（.hea，含临床表型）写入完成；
9. 2014-02-18 11:30：PhysioNet 页面对外发布 v1.0.0。

注意链条中的倒挂现象：论文（1 月 13 日）比头文件定稿（1 月 16 日）更早发表——说明论文投稿时数据的文档化工作仍在收尾，这也部分解释了为何专家标注始终「未就绪」。

3.8 数据可复现性的边界

CTU-UHB 的复现边界需要被诚实认识：

• 不可复现的部分：原始 9164 例的采集过程、逐例的筛选决策、被排除记录的详情——论文未逐号披露；
• 可复现的部分：552 例的读取、字段解析、任务构造——只要遵守文档即可复现；
• 永久缺失的部分：专家判读标注——官方明确未发布，且无时间表。

因此，任何基于 CTU-UHB 的研究，其输入侧可复现，而标签侧不可完全复现（取决于各研究自定的阈值与切窗）。这是阅读该数据集相关论文时应保持的清醒认识。

§4 结局标签与「无金标准」难题

4.1 为什么标签是这份数据集的核心痛点

一个即用型（AI-Ready）的监督学习数据集需要三件套：输入信号 + 权威标签 + 划分协议。CTU-UHB 交付了第一件（双通道 4 Hz 原始 CTG），但第二件和第三件都留有显著缺口——这正是它成为「教科书级限制案例」的原因。

组件	CTU-UHB 的状态	AI-Ready 视角
输入信号	✅ 完整（FHR + UC，WFDB 标准）	可直接读取
客观结局	✅ 脐动脉血气 + Apgar + NICU 天数	可作为代理标签
专家语义标注	❌ 未随库发布（官方明示 not ready）	缺口
官方划分/榜单	❌ 无	缺口
许可	✅ 免费非商业	可用

4.2 脐动脉血气的多重阈值体系

论文没有给唯一「金标准」阈值，而是并列了多套口径，供研究者按敏感性分析自行选择：

标签名	判据	出处/语境
CP（cord acidaemia，脐动脉酸血症）	pH ≤ 7.00 且 BDecf ≤ 12	与脑性瘫痪（CP）强相关的组合
Pathological（病理性）	pH ≤ 7.05	多数研究采用的「病理」分界
Abnormal（异常）	pH < 7.10 / < 7.15 / < 7.20	论文列多档，供不同敏感度使用

这种「一套血气、多套切点」的写法是产科血气的惯例，但对机器学习复用极为不利：同一个下载链接，不同论文的阳性定义可能互不相同，导致报告指标无法直接横向比较。

使用建议：任何基于 CTU-UHB 的报告，必须显式声明所用 pH 阈值与 BDecf 门限，否则读者无法判断其「准确率」到底在测什么。

4.3 为什么没有专家标签

论文报告了一项严谨的专家一致性研究：

• 由 9 位资深产科医师参与；
• 依 FIGO 捷克版指南对 CTG 进行逐条判读；
• 记录观察者间（inter-observer）与观察者内（intra-observer）变异，并采集各专家置信度。

但 PhysioNet 页面在其数据说明中留下了一句决定性的话——关于新生儿/判读标注：「these data are not yet available!」。也就是说，这批专家金标准标注至今未随库开放。

这带来两个直接后果：

1. 社区只能用 pH 等客观代理标签做弱监督或自建标注；
2. 任何声称「用了 CTU-UHB 专家标签」的说法都需要核实——很可能并不存在。

4.4 CTG 判读本身的困难

即便专家标注可用，CTG 判读仍不是简单任务：

• 信号噪声高：超声探头易受母体心率干扰（§3.4），部分记录间歇性混入母体心率；
• 判读主观性：FIGO 指南给出的是规则框架，但边界案例（变异减速 vs 晚期减速）判读一致性有限；
• 时间上下文：同一条曲线在不同基线/变异背景下含义不同，逐段标注需要临床上下文，而非纯信号；
• 结局稀疏：真正酸血症的例数少，阳性事件本身就是稀有事件。

这些因素叠加，使 CTU-UHB 的标注难度既是数据问题，也是临床知识问题。

4.4.1 CTG 判读的四个核心概念

理解为何 CTG 难标注，需先理解临床上究竟在读什么：

概念	英文	判读要点
基线	Baseline	FHR 的平均水平，异常提示基础缺氧
变异性	Variability	基线周围波动幅度，反映自主神经功能
加速	Acceleration	短暂上升，通常提示胎儿反应良好
减速	Deceleration	短暂下降，按与宫缩的关系分早期/晚期/变异型

其中变异型减速（variable deceleration） 与 晚期减速（late deceleration） 的区分最考验判读者：前者多与脐带受压相关，后者常提示胎盘功能不全。二者的形态在噪声信号中往往难以自动区分——这正是「逐段语义标注」难以标准化的技术根源。

4.4.2 FIGO 规则框架与自动化的落差

FIGO 指南把上述概念组织成一套分类规则，但落地到自动标注时有明显落差：

• 规则边界模糊：如「变异减少」的具体阈值，不同版本指南表述不一；
• 上下文依赖：同一段曲线在不同产程阶段含义不同；
• 多信号耦合：减速必须结合宫缩信号才能定型，单看 FHR 无法判定；
• 噪声干扰：超声探头的伪迹会使自动提取的形态参数失真。

因此，即便按 FIGO 规则写出一套程序化标注器，其输出与 9 位专家的判读仍会有可观的分布差异——这就是「规则标注」只能作为辅助、不能冒充金标准的原因（§8.8）。

4.5 与其他「无金标准」数据集的类比

CTU-UHB 的处境在医学 AI 开放数据里并不孤单：上游信号公开、下游语义标注缺失，是许多生理时序数据集的通病。它的价值恰在于把这个缺口诚实地暴露出来，而非用伪标签掩盖。对 AI-Ready 生态而言，它提供了一个「有信号、有表型、缺语义标注」的中间态样本，提醒数据集使用者：输入的可获取性 ≠ 标签的可用性。

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§5 任务谱系与基准

5.1 典型任务模式

社区在 CTU-UHB 上的任务谱系可归纳为四类：

任务	输入	输出	标签来源
酸血症二分类	FHR + UC（4 Hz）	正常/酸血症	pH ≤ 7.05（或自定阈值）
CP 检测	同上	有/无 CP	pH ≤ 7 且 BDecf ≤ 12
多档异常分级	同上	多类别	pH < 7.10/7.15/7.20
表征学习/预训练	同上	表征	无监督 + 下游微调

5.2 经典方法与深度学习的分界

• 经典机器学习（传统路线）：依赖人工特征——FHR 基线、变异、加速、减速（早期/晚期/变异型）计数及其分布统计，再喂给随机森林 / SVM / 梯度提升等；
• 深度学习（近年前沿）：CNN / LSTM / Transformer 直接吃 4 Hz 双通道原始信号，省去手工特征工程；
• 共性争议：由于 样本量仅 552 + 类极度不平衡 + 无权威逐段标注，深度模型的泛化性受质疑——在库内交叉验证表现好的模型，换院换设备后未必稳定。

5.3 没有官方基准的后果

官方不提供 train/test 划分，也没有 leaderboard。 因此社区惯例是自建协议，常见做法为：

• 按 pH 阈值二分类；
• 采用 k 折交叉验证；
• 报告 AUC / F1 / 敏感度@特异度等，但切窗方式、阈值、划分随机种子各不相同。

这导致一个反复出现的现象：论文之间数字不可比。同一模型，换一套切窗和阈值，指标可以显著变化。这是使用 CTU-UHB 时最容易被忽视、却最影响结论可信度的方法学陷阱。

5.4 特征工程：经典路线的核心工作

由于本库没有官方语义标注，经典机器学习路线几乎把全部工作量压在特征工程上。常见的 FHR 特征族包括：

特征族	具体量	临床含义
基线（Baseline）	均值、中位数、众数	胎儿基础心率水平
变异（Variability）	短/长程变异、标准差	自主神经调节能力
加速（Acceleration）	次数、幅度、时长	胎儿反应性
减速（Deceleration）	早期/晚期/变异型计数	缺氧类型与程度
宫缩耦合	减速-宫缩时相关系	判断减速类型的关键
频谱/非线性	熵、分形维数、谱功率	高级信号表征

这套特征的价值在于可解释：每个量都能对应到一条临床判读规则。代价则是信息损失——手工特征必然舍弃原始波形中的大量细节，而这恰是深度学习试图找回的部分。

5.5 切窗策略：一个被低估的决策点

把一条 30–90 分钟的记录喂给模型前，必须决定「怎么切」。这看似工程细节，实则强烈影响结果：

• 整段输入：保留全局上下文，但序列长、计算重、且末尾的结局信息可能被间接泄漏；
• 固定窗滑动：窗口大小、步长、聚合方式（投票/最大/平均）都需选定，选择不同性能差异大；
• 结局邻近窗：只取分娩前 N 分钟，语义更贴近「临产状态」，但会引入「窗位置」这一隐性超参；
• 降采样/统计摘要：把长序列压成少量统计量，最省算力，但损失时序结构。

关键提醒：切窗方式必须在报告中显式声明。两个都声称「在 CTU-UHB 上做二分类」的研究，若切窗不同，其指标可能相差甚远——这正是 §5.3「不可横比」的具体来源之一。

5.6 评测指标的选择逻辑

针对「阳性稀疏」的特点，指标选择应遵循以下优先级：

1. AUC（ROC 曲线下面积）：对类别不平衡相对不敏感，是首选主指标；
2. 敏感度@固定特异度（如 Sens@Spec=0.90）：贴近临床筛查场景，可指定「不误报太多」的前提下能捞回多少阳性；
3. PR-AUC（精确率-召回率曲线下面积）：阳性占比极低时比 ROC-AUC 更能反映实际难度；
4. 校准（Calibration）：若模型输出要用于风险分层，概率校准不可省略；
5. accuracy：仅在类别均衡时才有意义，本库不应作为主指标。

5.7 与临床落地之间的鸿沟

即便库内指标漂亮，距离临床落地仍有多道鸿沟：

• 样本来自单中心：552 例均来自 UHB 一家医院，跨院泛化未验证；
• 设备局限：信号来自 STAN/Avalon 等特定设备，换设备后分布可能漂移；
• 标注缺口：无专家金标准，模型的「正确」始终是相对代理标签而言；
• 临床决策代价不对称：漏诊酸血症（假阴性）的代价远高于误报，指标选择必须反映这种不对称。

这些鸿沟意味着：CTU-UHB 适合做方法学验证，不适合直接作为临床部署的证据。任何声称「在 CTU-UHB 上验证即可临床可用」的说法都应被审慎对待。

5.8 类别失衡的具体应对

• 阳性（酸血症）占比低，准确率（accuracy）会被多数类主导，具有误导性；
• 更有意义的指标是 AUC、敏感度@固定特异度、以及校准（calibration）；
• 由于阳性样本少，置信区间宽，小样本上的指标波动大，需报告多次划分的均值与方差；
• 重采样（过采样/欠采样）与类权重可缓解失衡，但需在交叉验证折内进行，避免污染验证集；
• 阈值可在验证集上按目标特异度后验调整，而非固定用 0.5。

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§6 获取、许可与版本链

6.1 获取方式（无需申请）

零门槛直接下载，无需注册或数据使用协议（DUA）审批：

• 数据页面：https://physionet.org/content/ctu-uhb-ctgdb/
• 文件目录：https://physionet.org/files/ctu-uhb-ctgdb/1.0.0/

目录下共 552 组 .dat + 552 个 .hea（一对一）。

6.2 许可条款

• 免费、面向非商业用途（free for non-commercial use）；
• 使用时必须引用原始论文（详见 §7）；
• 属 PhysioNet 上的开放存取条目，未附加额外的逐例授权层级。

注意：这里的「免费」是非商业授权，不是 CC0/公有领域。商业用途需另行确认授权边界。

6.3 版本链

环节	时间戳	说明
采集完成	2012-08-06	最后一例采集结束
.dat（信号本体）	2012-11-02	信号文件写入
.hea（头/注释）	2014-01-16	头文件（含临床表型）写入
BMC 论文正式发表	2014-01-13	与上线几乎同期
PhysioNet 页面发布	2014-02-18 11:30	v1.0.0 对外发布

字段交付节奏值得注意：信号本体（.dat）比头文件（.hea）早一年多——前者先落盘，后者的临床表型注释在论文定稿前后才齐备。

6.4 与 UCI Cardiotocography 的区分（重要辟谣）

社区常把 UCI Cardiotocography 数据集与本库混引。二者是两个完全不同的数据集：

维度	CTU-UHB（本条目）	UCI Cardiotocography
例数	552	2126
内容	原始信号（FHR + UC，4 Hz）	纯特征（21 个已提取特征）
来源	UHB 医院，2010–2012	不同来源
slug	ctu-uhb-ctg	另计

论文脚注已就此澄清。条目页显式辟谣，避免使用者把 2126 例的特征集与 552 例的原始信号库张冠李戴。

6.5 读取方式速览

本库是标准 WFDB 格式，可用 wfdb-python 直接读取：

import wfdb
record = wfdb.rdrecord('ctu-uhb-ctgdb/1.0.0/1001')  # 读取 1001 号记录
# record.p_signal -> 双通道信号（FHR, UC）
# record.comments -> .hea 中的临床表型注释行

头文件中的临床字段以注释行形式存放，需解析 record.comments 提取，而不是作为结构化列返回——这是初用者最常踩的一步。

6.6 下载与校验建议

给定「免费直链」的属性，获取侧几乎无障碍，但仍建议做一次完整性校验：

• 文件计数：确认目录下 .dat 与 .hea 各 552 个，缺一即说明下载不完整；
• 记录号连续性：记录号范围 1001–2046 但非连续，不要误以为编号连续即数据完整；
• 文件大小区间：.dat 应为 62,400–86,400 字节，明显偏离此区间者需排查；
• 头文件可读性：随机抽读 1001.hea，确认注释字段齐全。

6.7 许可使用的实操边界

「免费非商业 + 须引用」这一条在实操中有几处需要留意：

使用场景	是否落在许可内	备注
学术研究、论文实验	✅	须引用原始论文
教学、课程演示	✅	建议注明来源
开源模型训练/发布	✅（非商业）	衍生物需说明数据来源与限制
商业产品/闭源服务	❌	需另行确认授权
二次分发数据本身	谨慎	以 PhysioNet 原始页面为准引用

关键点：许可约束的是用途（非商业），而非禁止再分发或再加工。但任何再加工产物都应保留数据限制声明，避免下游误以为标注完备。

6.8 与 PhysioNet 其他条目的获取一致性

从获取工程角度看，CTU-UHB 与 PhysioNet 上多数开放条目共享同一套「零门槛」模式：无 DUA、无注册、HTTP 直下、WFDB 标准格式。这意味着同一套读取与校验脚本可跨条目复用——对本库读者而言，掌握 WFDB 读写即是拿到通往 PhysioNet 生态的通用钥匙。

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§7 生态、论文与影响

7.1 原始论文

• 标题：Open access intrapartum CTG database（CTU-CHB Intrapartum Cardiotocography Database）
• 作者：Chudáček V., Spilka J., Burša M., Janků P., Hruban L., Huptych M., Lhotská L.
• 期刊：BMC Pregnancy and Childbirth，2014
• DOI：10.1186/1471-2393-14-16
• 发表时间：2014-01-13

论文本身即是「数据描述型论文（data descriptor）」的范例：用一整篇文献说明数据的来源、筛选、采集与限制，而非报告某项模型的成绩。

7.2 命名双口径（CTU-CHB vs CTU-UHB）

这是本条目最常被引用的命名分歧：

• CTU-CHB：论文与 PhysioNet 页面标题所用的数据集名；
• CTU-UHB：文件路径与部分引用所用的名称。

两者指向同一个数据库。CTU 指捷克技术大学（Czech Technical University），CHB/UHB 均与采集医院/合作方命名相关。本条目以 slug ctu-uhb-ctg 统一标识，命名差异在坑点档案存照。

7.3 学术影响

• 它是围产期（peripartum）AI 研究的基础数据集之一，被大量酸血症预测、胎儿窘迫检测论文用作实验数据；
• 因「原始信号 + 临床表型 + 清晰许可」的组合，它是许多多模态医学时序研究的入门数据；
• 也因标注缺口，它成为讨论「开放数据与标签可得性之间落差」的常见引例。

7.3.1 论文自身的方法学主张

值得单独指出的是，这篇 BMC 论文并非「报告一个模型有多准」，而是一篇数据库描述论文（data descriptor），它的核心主张有三条：

1. 领域缺少公共数据：系统回顾 22 项既往工作均使用私有数据，无法比较；
2. 需要可复现的开放基准：因此构建并公开 552 例原始信号 + 完整表型；
3. 诚实披露限制：包括样本偏斜、无专家标注、噪声未剔除等。

这种「先讲清数据、再谈方法」的写作姿态，在当时的围产领域并不常见，却在今天成为开放数据集发布的标准范式。CTU-UHB 的引用价值，很大一部分来自这篇论文把『如何做一个诚实的数据库』讲清楚了，而不仅是数据本身。

7.3.2 引用与二次研究的典型形态

围绕 CTU-UHB 的二次研究大致呈现三种形态：

形态	目标	典型做法
方法验证	证明某新模型有效	库内交叉验证，报告 AUC
特征研究	找出最有判别力的 CTG 指标	手工特征 + 特征重要性分析
数据批判	反思数据集的适用边界	复现旧结论，指出不可比问题

第三种形态对该领域尤为可贵：正是这些批判性研究，推动了后来者对「阈值声明」「切窗披露」「方差报告」的重视。

7.4 使用生态

• 读取工具：WFDB 生态（wfdb-python、PhysioNet 官方工具链）原生支持；
• 复用模式：多以「自建划分 + pH 代理标签」方式复用；
• 争议焦点：小样本、类不平衡、无官方基准导致的结果可比性问题（§5.3）。

7.5 与其他生理数据集的对照位置

CTU-UHB 在开放生理数据集谱系中占据一个独特位置：它是「围产/胎儿」这一细分领域少有的原始信号开放库，填补了成人 ICU（如 MIMIC、eICU）、睡眠（如 Sleep-EDF）、心电（如 Apnea-ECG）已有开放库之后的胎儿监护空白。

7.6 数据集谱系中的定位对照

把它放进更广的开放生理数据谱系对照，定位会更清晰：

维度	成人 ICU（MIMIC/eICU）	睡眠（Sleep-EDF 等）	心电（Apnea-ECG 等）	CTU-UHB（本库）
服务人群	成人重症	成人/儿童	成人	胎儿/母婴
信号类型	多参数波形	EEG/EOG/EMG	ECG	FHR + UC
是否原始信号	部分	是	是	是
是否有专家标注	部分有	有（睡眠分期）	有（事件）	无（核心缺口）
样本量	大（万级+）	中	中	小（552）
官方基准	部分	有	有	无

从这张表可见：CTU-UHB 在「开放原始信号」这一属性上与主流开放库一致，但在标注完备性与规模上明显落后于成熟领域。这不是它的失败，而是围产领域自动化起步较晚的真实写照。

7.7 对后续数据集的影响

CTU-UHB 的出现为后续工作树立了几个可延续的惯例：

1. 「信号 + 内嵌临床表型」的交付范式——把结局与风险因素写进头文件，而非另发一份表格；
2. 「以分娩为原点」的相对时间轴——天然对齐不同长度的记录；
3. 数据描述论文（data descriptor）体裁——用整篇文献讲清数据来源、筛选与限制；
4. 诚实的限制声明——把「专家标注未就绪」直接写进页面，而非隐藏。

这些惯例在今天的医学开放数据发布中已相当常见，而 CTU-UHB 是较早把它们系统化的案例之一。

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§8 方法学启示

8.1 「有信号」不等于「可监督」

CTU-UHB 最深刻的启示是：输入信号的可获取性，并不等于监督标签的可用性。数据集可以同时做到「信号完全开放」与「语义标签完全缺失」，二者并不矛盾。使用者在下载前应先问：我要的标签，到底在不在里面？

8.2 代理标签的层级问题

用 pH 作代理标签，等于把「胎儿状态」这一连续、多维的临床概念，压缩成一个出生后回溯测量的离散阈值。这带来固有局限：

• pH 是分娩后才测得的，不能用于产时在线预测的因果解释；
• 阈值切点人为，换切点即换任务；
• pH 正常不等于 CTG 正常，二者不完全等价。

8.3 小样本 + 类不平衡的处理原则

• 避免只报 accuracy；
• 用分层交叉验证保持每折阳性比例；
• 报告多次划分的均值 ± 方差；
• 谨慎对待「在 552 例上报出 0.99 AUC」这类过优结果——很可能过拟合或信息泄漏。

8.4 数据泄漏的高危点

• .hea 注释里的 NICU 天数、Apgar、诊断 等字段，是结局信息，若被当作特征喂入即构成泄漏；
• 只能使用产时可得的信息（胎心、宫缩、母体风险因素中产时已知者）；
• 划分时**按记录（而非按窗口）**切分，避免同一例的不同片段跨训练/测试集。

8.5 文档化与「数据卡片」

CTU-UHB 虽无金标准，但论文把准入标准、采集细节、限制写得相当充分——这本身就是可复用的方法学示范：数据集的诚实文档化，比伪造完整性更有价值。任何自建数据集都应效仿其「把限制写进论文正文」的做法。

8.6 对 AI-Ready 复用的意涵

• 复用前须完成标签工程（选择 pH 阈值、定义阳性）；
• 须完成泄漏审计（剔除结局字段）；
• 须声明划分协议与指标口径；
• 须在报告中同步披露数据限制（本条目 rai:dataLimitations 已固化六条）。

8.6.1 AI-Ready 复用的五步工作流

把上述意涵落成可执行流程：

1. 数据获取：从 PhysioNet 下载并校验（552 对文件）；
2. 信号读取：用 WFDB 工具读取双通道，解析 .hea 注释；
3. 标签构造：选定 pH 阈值/BDecf 门限，定义阳性；
4. 审计与划分：剔除结局字段，按记录分层划分；
5. 评测与披露：多指标 + 方差 + 限制声明。

五步中第 3 步与第 4 步最易被跳步或敷衍，却恰是决定研究可信度的关键环节。

8.7 一个典型错误流程与正确流程对照

为了把上述原则落到实处，下面给出一组对照：

步骤	❌ 错误做法	✅ 正确做法
标签定义	随手取 pH<7.2	显式声明阈值并做敏感性分析
特征选择	把所有 .hea 字段都喂进去	只选产时可得字段
划分	随机切窗口	按记录分层划分
指标	报 accuracy	报 AUC + 敏感度@特异度 + 方差
结论	「模型可临床部署」	「在库内交叉验证下表现 X，受样本量与标注限制」

这张对照表几乎覆盖了初用 CTU-UHB 的所有雷区，建议作为复用前的走查清单。

8.8 从「无标注」到「自建标注」的可行路径

既然官方不提供专家标注，社区实际可走的路径有三条，各有代价：

1. 代理标签路径：直接用 pH/BDecf 作标签——最简单，但语义粗糙、阈值主观；
2. 规则标注路径：按 FIGO 指南用程序自动标注减速/变异——可复现、可规模化，但规则与专家判读仍有差距；
3. 人工标注路径：自行组织专家判读——最贴近金标准，但成本高、难保证一致性。

推荐组合：以代理标签做主任务，以规则标注做辅助监督或解释，二者交叉验证；若资源允许再引入小规模人工标注做校准。任何路径都应在论文中显式披露标签来源，这是可复现性的底线。

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§9 与库内条目的关系

CTU-UHB 与千方病案医数集内多个条目存在方法、模态或元数据范式上的可互链关系。以下按关系强度排列，rid 为库内 record_id，供发布时建立交叉引用。

9.1 同属 PhysioNet 挑战赛/开放生理信号生态

库内条目	rid	关联点
physionet-cinc-2017	162	同属 PhysioNet CinC 挑战赛体系，多信号开放格式
physionet-cinc-2016	382	同上，挑战赛数据集范式
openecg	802	开放心电信号，同属「原始波形 + 清晰许可」范式
apnea-ecg	658	生理时序 + 事件检测任务，方法学相近

9.2 多模态生理信号 + 临床表型

库内条目	rid	关联点
mimic-iv-waveform	65	波形 + 临床表型的多模态结构高度类比
mimic-iv-ecg	172	心电波形 + 报告的配对范式
vitaldb	192	术中多参数生理信号开放库
bidmc-ppg	74	PPG/呼吸多信号 + 临床记录
butppg	803	PPG 原始信号开放库
ppg-dalia	202	腕部 PPG 时序 + 活动标签

9.3 EEG/生理时序（方法可迁移）

库内条目	rid	关联点
eegmmidb	342	原始生理时序 + 事件标注方法
chb-mit-scalp-eeg	72	长程时序 + 发作事件检测
tuh-eeg-corpus	71	临床原始信号 + 表型
bonn-eeg	322	时序分类任务范式
hbn-eeg	362	大规模生理时序开放库
bci-ihc	841	生理信号解码任务
bci-competition-iv-2a	352	挑战赛时序分类范式

9.4 睡眠生理与分段标注

库内条目	rid	关联点
sleep-edf	73	长程生理时序 + 逐段标注方法
isruc-sleep	262	睡眠分期 + 生理信号
hmc-sleep-staging	654	时序分段标注任务
mesa-sleep	302	大规模睡眠生理数据
mros-sleep	292	多中心睡眠队列
cinc-2018-sleep	493	挑战赛睡眠分期

9.5 产科/母胎相关（最贴身）

库内条目	rid	关联点
fetal-planes-db	538	同属胎儿医学数据，胎儿超声平面识别
maternal-ultrasound-nutrition	615	母体/孕期相关数据

9.6 ICU/重症时序（元数据范式相通）

库内条目	rid	关联点
eicu-crd	552	ICU 大规模元数据 + 时序范式
eicu-collaborative	9	同源多中心 ICU 数据库
nwicu	146	重症监护时序数据

建议：发布时优先在正文互链 fetal-planes-db（538） 与 maternal-ultrasound-nutrition（615）——三者共同构成库内「母婴/围产」这一细分聚类，交叉引用能显著提升该聚类的可发现性。

9.7 互链关系的三个层次

上述条目与本库的关系并非同一强度，使用时可按下述三层次理解：

第一层：领域贴身（母胎/围产）

• fetal-planes-db（538）、maternal-ultrasound-nutrition（615）
• 共同点：服务对象同为母婴，是最自然的交叉引用对象；
• 差异：前者是超声影像/平面识别，本库是生理时序——模态互补，构成「影像 + 信号」的母婴数据组合。

第二层：模态与结构相通（生理信号 + 临床表型）

• mimic-iv-waveform（65）、vitaldb（192）、mimic-iv-ecg（172）、bidmc-ppg（74）、butppg（803）、ppg-dalia（202）
• 共同点：都是原始波形 + 临床元数据的交付范式；
• 差异：服务人群（成人 vs 胎儿）、信号类型（ECG/PPG vs FHR/UC）不同。

第三层：方法学范式相通（时序建模 + 事件标注）

• sleep-edf（73）、chb-mit-scalp-eeg（72）、eicu-crd（552）、apnea-ecg（658）等
• 共同点：长程生理时序上的分类/检测/分段任务；
• 差异：标注完备性不同——睡眠与心电数据集多含专家标注，正是本库所缺。

9.8 对本库「标注缺口」的间接补偿

一个有趣的互链视角：库内若干含专家标注的时序数据集（如睡眠分期、心电事件），其标注方法论可迁移到 CTU-UHB 的自建标注工作中：

• 学习它们如何定义分段边界、如何处理观察者间一致性；
• 借鉴它们报告标注协议与一致性系数（如 kappa）的做法；
• 参照它们公开标注与代码的工程范式。

换言之，CTU-UHB 的标注缺口，可以部分地通过同库内成熟标注数据集的方法学来弥补——这也是「数据集生态互链」的价值所在，而不仅是简单的「相关条目推荐」。

9.9 互链优先级清单

优先级	条目	rid	理由
P0	fetal-planes-db	538	同属胎儿医学，最强关联
P0	maternal-ultrasound-nutrition	615	同属母婴聚类
P1	mimic-iv-waveform	65	波形 + 表型范式高度类比
P1	vitaldb	192	术中多参数生理信号
P1	apnea-ecg	658	生理时序事件检测
P2	sleep-edf	73	分段标注方法学参照
P2	eicu-crd	552	ICU 时序元数据范式
P2	hmc-sleep-staging	654	时序分段任务
P3	其余 EEG/PPG/挑战赛条目	—	方法泛化层面的弱关联

发布时应至少落地 P0 与 P1 的交叉引用，P2 视版面酌情补充。

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§10 避坑清单与数据管理自评

10.0 使用前的三个「先决问题」

在进入具体坑点之前，建议先诚实回答三个问题——它们决定了本库是否适合你的目标：

1. 我要的标签，库里有没有？（若需逐段语义标注 → 没有；若 pH 代理标签 → 有）
2. 我的任务定义，与既往论文可比吗？（若不可比 → 需自建基准并说明）
3. 我的结论要外推到临床吗？（若要 → 本库证据不足）

三个问题中任一为「否/不确定」，都应重新审视方法设计，而非直接开工。

10.1 十四个高频坑（坑 1–坑 14）

坑 1：名称双口径混淆。 PhysioNet 页面标题写 CTU-CHB，文件路径写 CTU-UHB，同一数据集两个名字。搜索时两个关键词都要试；引用时以自己使用的来源为准，但需说明二者等价。

坑 2：把 CTU-UHB 当成 2126 例的 UCI CTG。 UCI Cardiotocography 是 2126 例纯特征，CTU-UHB 是 552 例原始信号。二者常被混引，论文脚注已澄清。这是撞库级别的高危混淆。

坑 3：以为有专家金标准标签。 PhysioNet 明示专家判读标注「these data are not yet available!」。9 位专家的标注未随库发布。任何声称用了专家标签的说法都需核实。

坑 4：不问 pH 阈值就开始建模。 论文并列 pH≤7.05、<7.10、<7.15、<7.20 及 pH≤7+BDecf≤12 多套口径。不声明阈值 = 结果无法解释。

坑 5：泄漏。 .hea 里的 NICU 天数、Apgar、诊断等是出生后结局，误当特征即信息泄漏（§8.4）。只用产时可得信息。

坑 6：只报 accuracy。 阳性稀少，accuracy 被多数类主导，具有严重误导性。用 AUC / 敏感度@特异度 / 校准。

坑 7：拿小样本过优结果当结论。 552 例 + 类不平衡，出现 0.99 AUC 大概率过拟合或泄漏，需多次划分验证。

坑 8：按窗口而非按记录切分。 同一例的不同片段跨训练/测试集 → 泄漏。划分必须按记录。

坑 9：忘记时长上限 90 分钟。 记录普遍 30–90 分钟（pH≤7.15 者下限 30 分钟、其余下限 40 分钟），首尾截断不等于数据缺失，不要误判为异常。

坑 10：把母体心率混入当作 FHR 有效片段。 超声探头噪声大，部分记录间歇混入母体心率（§3.4），须做质量筛查。

坑 11：.hea 注释解析失败。 临床表型在 record.comments 注释行里，不是结构化列，需自行解析（§6.5）。

坑 12：把「免费」当「公有领域」。 许可是免费非商业，并须引用论文，不是 CC0。

坑 13：跨论文直接比数字。 无官方划分与榜单，切窗/阈值/种子各异，指标不可直接横比（§5.3）。

坑 14：忽略剖宫产样本的偏斜。 46 例剖宫产多为异常富集（16 例 pH≤7.05 + 30 例对照），分布偏离自然人群，不可当作人群代表。

10.2 DAIMS 数据管理能力自评

下表按 DAIMS（Data Management capability Assessment Model）常见维度，对 CTU-UHB 在 AI-Ready 语境下的表现作自评：

DAIMS 维度	表现	说明
数据可用性（Availability）	高	开放直链，无需申请
可访问性（Accessibility）	高	HTTP 直下，WFDB 工具链成熟
互操作性（Interoperability）	中高	WFDB 标准；表型在注释行，非标准列
可复用性（Reusability）	中	许可清晰，但标签需自建
数据质量（Quality）	中	原始信号含噪声，部分混入母体心率
元数据完整性（Metadata）	中高	论文文档充分，字段说明完整
标注完整性（Annotation）	低	无专家金标准标签（核心缺口）
溯源（Provenance）	高	采集时间窗、筛选流程可查证
许可清晰度（Licensing）	高	非商业免费 + 须引用，明确
基准/评测（Benchmark）	低	无官方划分与榜单

结论：CTU-UHB 在「获取、格式、溯源、许可」四项表现优秀，在「标注完整性、官方基准」两项明显不足。它是「开放输入、开放许可、但标签缺失」的典型，适合作为复用前的诚实评估样本。

10.3 使用前检查清单

• [ ] 确认所引数据是 552 例原始信号（非 2126 例 UCI 特征）；
• [ ] 明确 pH 阈值与 BDecf 门限；
• [ ] 完成 泄漏审计（剔除 NICU/Apgar/诊断等结局字段）；
• [ ] 采用按记录划的训练/测试切分；
• [ ] 报告 AUC / 敏感度@特异度 / 多次划分方差，而非单一 accuracy；
• [ ] 声明数据限制（六条 rai:dataLimitations）；
• [ ] 引用原始论文（DOI 10.1186/1471-2393-14-16）。

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§11 总结

CTU-UHB（CTU-CHB Intrapartum Cardiotocography Database）是围产期人工智能研究中最具代表性的开放原始信号数据集之一：552 例产时胎心监护记录，每例含 FHR + UC 双通道 4 Hz 信号与完整临床表型，WFDB 标准格式，PhysioNet 免费开放、须引用。

它的核心张力在于：输入信号完全开放，而权威语义标注因技术原因未随库发布。这既造就了它作为「数据诚实性」范例的价值，也构成了使用者的主要门槛——必须自行完成标签工程与泄漏审计。

对千方病案医数集而言，CTU-UHB 填补了「母婴/围产」细分聚类的原始信号空白，与 fetal-planes-db、maternal-ultrasound-nutrition 形成可互链的产科数据簇；其「生理时序 + 临床表型」结构亦与库内多个多模态生理数据集（MIMIC-IV、eICU、VitalDB 等）方法相通。

一句话定位：开放可得、格式标准、文档诚实的产时 CTG 原始信号库；但用之前，请先想清楚你的标签从哪来。

11.1 三段式速记

若要向他人介绍这份数据，可用三段式：

1. 它是什么：552 例产时胎心监护原始信号（FHR + UC，4 Hz）+ 完整临床表型，来自捷克布尔诺大学医院，2014 年在 PhysioNet 开放。
2. 它能做什么：做酸血症/胎儿窘迫的自动检测方法验证，做生理时序建模的入门数据，做开放数据集「标注缺口」的教学案例。
3. 它不能做什么：不能提供专家逐段标注，不能替代临床部署证据，不能与 UCI CTG（2126 例特征）混用。

11.2 它对本库生态的意义

层面	意义
覆盖度	填补「母婴/围产」原始信号空白
方法学	提供「开放输入 + 缺失标签」的诚实样本
互链	与 538、615 构成母婴聚类；与 65、192 等构成波形范式簇
教学	是「AI-Ready 是光谱而非二值」的最佳注脚

CTU-UHB 的价值，恰恰在于它把「不完美」摆在了台面上——这比一个假装完备的数据集，对领域的长远进步更有帮助。

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常见问题（FAQ）

关于数据本身

Q：这个数据集到底有多少例？
552 例，来自 9164 例连续采集的筛选结果。三源（PhysioNet、BMC 论文、文件列表实抓）一致。

Q：每例多长？
30–90 分钟，上限 90 分钟。pH≤7.15 者下限 30 分钟，其余下限 40 分钟。

Q：采样率多少？
4 Hz，FHR 与 UC 两个通道同为 4 Hz。90 分钟对应 21600 个采样点。

Q：文件是什么格式？
标准 WFDB：每例一对 .dat（信号）+ .hea（头/注释），共 552 组。

Q：临床信息在哪？
在 .hea 的注释行（record.comments）里，含血气、Apgar、孕周、母体风险因素、分娩描述等。

关于标签

Q：有专家标注吗？
没有随库发布。 9 位专家做过一致性研究，但 PhysioNet 明示该标注「not yet available」。

Q：那怎么监督学习？
用脐动脉血气作代理标签，最常见的是 pH≤7.05 二分类，或 pH≤7+BDecf≤12 的 CP 检测。

Q：用哪个 pH 阈值？
没有唯一权威答案。论文并列多套口径，须自行声明并做敏感性分析。

关于获取与许可

Q：要申请吗？
不用。PhysioNet 页面直链下载，无需注册。

Q：能商用吗？
许可为免费非商业用途。商用需另行确认授权边界。

Q：要引用什么？
原始论文：Chudáček et al., BMC Pregnancy and Childbirth, 2014, DOI 10.1186/1471-2393-14-16。

关于使用陷阱

Q：它和 UCI Cardiotocography 是一个吗？
不是。 本库 552 例原始信号；UCI CTG 2126 例纯特征。二者常被混引。

Q：为什么我的模型 AUC 特别高？
警惕过拟合与信息泄漏（尤其误用 .hea 中的结局字段）。用按记录划分 + 多次交叉验证复核。

Q：能直接横向比较不同论文的指标吗？
不能直接比。 无官方划分与榜单，切窗、阈值、种子各异。

关于建模实践

Q：信号要预处理吗？
建议至少做质量筛查（剔除混入母体心率的片段）。是否重采样、如何去噪取决于模型：经典 ML 依赖特征工程，深度学习可端到端但需更多数据。

Q：样本量这么小，深度学习值得做吗？
可以作为探索方向，但必须用交叉验证 + 方差报告，并对「过优结果」保持警惕。小样本上，经典特征 + 树模型往往更稳。

Q：能拿它做迁移学习吗？
可以作为预训练输入来源之一，但下游任务若涉及「逐段语义」，本库无法提供对应标签，需另找标注资源。

Q：为什么论文说记录之间有可比性？
因为采集时刻意统一了时长口径（第一产程 ≤60 分钟、第二产程 ≤30 分钟），使记录落在相近的 30–90 分钟窗口内。

Q：记录为什么编号不连续？
记录号范围 1001–2046 只用了 552 个，空缺对应被筛选淘汰的候选，论文未逐号说明淘汰原因。

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附录 A：字段字典速查

.hea 注释行中常见的临床字段（非穷举）：

字段	含义	类别
pH	脐动脉血 pH	结局
BDecf	碱剩余（base deficit，胎儿血）	结局
pCO2 / pO2	血气分压	结局
BE	碱剩余	结局
Apgar1 / Apgar5	1/5 分钟 Apgar 评分	结局
NICU days	NICU 住院天数	结局
Seizures / HIE / Intubation	惊厥/脑病/插管	结局（未就绪）
Gest. weeks	孕周	胎儿
Weight(g) / Sex	出生体重/性别	新生儿
Age / Gravidity / Parity	母龄/孕次/产次	母体
Diabetes / Hypertension / Preeclampsia	糖尿病/高血压/子痫前期	母体
Liq. praecox / Pyrexia / Meconium	早破水/发热/胎粪羊水	母体
Presentation / Induced	胎位/是否引产	分娩
I.stage / II.stage / NoProgress	第一/二产程/产程停滞	分娩
Deliv. type	分娩类型	分娩
dbID / Rec. type	数据库编号/记录类型	管理

新生儿结局字段在官方注释中带标记 #-- !NotReadyYet! Neonatology outcome measures !NotReadyYet!，即明确标注为未就绪。

附录 B：术语表

术语	英文	说明
CTG	Cardiotocography	胎心宫缩监护，同时记录胎心率与宫缩
FHR	Fetal Heart Rate	胎心率信号
UC	Uterine Contraction	宫缩信号
WFDB	Waveform Database	PhysioNet 的波形数据标准格式
pH	脐动脉血 pH	胎儿酸血症的客观指标
BDecf	Base Deficit (fetal)	碱剩余，酸血症的补充指标
CP	Cord Acidaemia / Cerebral Palsy	此处指与脑瘫强相关的酸血症组合
FIGO	国际妇产科联盟	制定 CTG 判读指南
DAIMS	Data Management Assessment Model	数据管理能力评估模型
IQR	Interquartile Range	四分位距，分布离散度度量
ROC-AUC	Area Under ROC Curve	受试者工作特征曲线下面积
PR-AUC	Area Under PR Curve	精确率-召回率曲线下面积
Sens@Spec	Sensitivity at Fixed Specificity	固定特异度下的敏感度
Data Descriptor	数据描述论文	专门描述数据集的论文体裁

附录 C：坑点档案（速查）

编号	坑	一句话对策
坑 1	名称 CTU-CHB / CTU-UHB 双口径	两个关键词都搜，说明等价
坑 2	与 UCI CTG（2126 例特征）混淆	认准 552 例原始信号
坑 3	以为有专家金标准	官方明示未就绪
坑 4	不声明 pH 阈值	建模前先定阈值
坑 5	结局字段泄漏	剔 NICU/Apgar/诊断
坑 6	只报 accuracy	用 AUC/敏感度@特异度
坑 7	小样本过优结果	多次划分验证
坑 8	按窗口切分	按记录划
坑 9	忘记 90 分钟上限	截断≠缺失
坑 10	母体心率混入	质量筛查
坑 11	.hea 注释解析失败	解析 record.comments
坑 12	「免费」当「公有领域」	非商业 + 须引用
坑 13	跨论文比数字	不可直接横比
坑 14	忽略剖宫产偏斜	剖面异常富集，不代表人群

附录 D：硬数字总表

为便于快速核对，下表汇总本条目引用的全部关键数字及其来源：

数字	值	来源
最终例数	552	PhysioNet / 论文 / 文件列表 三源一致
原始采集池	9164	论文
采集起止	2010-04-27 – 2012-08-06	论文（精确口径）
采样率	4 Hz	PhysioNet / 论文
信号通道	2（FHR + UC）	PhysioNet / 论文
每例时长上限	90 分钟	论文
每例时长下限	pH≤7.15 者 30 分钟；其余 40 分钟	论文
第二产程上限	30 分钟	论文
第一产程上限	60 分钟	论文
每例采样点（90 分钟）	21600	推算
.dat 字节区间	62,400 – 86,400	文件列表实抓
记录号范围	1001 – 2046（非连续）	文件列表实抓
.dat 文件数	552	文件列表实抓
.hea 文件数	552	文件列表实抓
阴道分娩	506	论文
剖宫产	46（16 异常 + 30 对照）	论文
专家判读人数	9	论文
pH 病理阈值	≤7.05	论文
CP 判据	pH≤7.00 且 BDecf≤12	论文
论文发表	2014-01-13	BMC
页面发布	2014-02-18 11:30	PhysioNet
.dat 时间戳	2012-11-02	文件列表
.hea 时间戳	2014-01-16	文件列表

附录 E：来源清单

1. PhysioNet 数据页面：https://physionet.org/content/ctu-uhb-ctgdb/
2. PhysioNet 文件目录：https://physionet.org/files/ctu-uhb-ctgdb/1.0.0/
3. 原始论文：Chudáček V. et al., Open access intrapartum CTG database, BMC Pregnancy and Childbirth, 2014, DOI 10.1186/1471-2393-14-16
4. 头文件样例实抓：1001.hea（含全部临床注释字段）
5. PhysioNet 页面数据限制声明：专家判读标注「these data are not yet available!」

附录 F：复现检查清单（打印版）

• [ ] 下载后确认 .dat / .hea 各 552 个；
• [ ] 抽读 1001.hea，确认注释字段齐全；
• [ ] 明确所用 pH 阈值与 BDecf 门限，并写入方法节；
• [ ] 剔除 NICU/Apgar/诊断等结局字段，完成泄漏审计；
• [ ] 采用按记录（非按窗）分层划分；
• [ ] 主指标用 AUC / PR-AUC / Sens@Spec，不用 accuracy；
• [ ] 报告多次划分的均值与方差；
• [ ] 声明切窗方式与随机种子；
• [ ] 引用原始论文并披露数据限制；
• [ ] 明确不将本库结果直接外推为临床证据。

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本条目由 AI-Ready Wikipedia 写手代理依据三源互证撰写；硬数字以官方页面、原始论文与文件列表实抓为准，双口径冲突已在正文与 FACTS.md 逐条存照。

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相关数据集导航

以下为站内 AI-Ready 数据集百科中与本词条共享多个主题标签的相关数据集，按相关度降序排列：

• sicdb — 共享标签：生理信号 / 时序数据 / 电子健康记录 / 重症监护
• cinc-2019 — 共享标签：时序数据 / 电子健康记录 / 重症监护 / 挑战赛数据集
• cinc-2012 — 共享标签：时序数据 / 电子健康记录 / 重症监护 / 挑战赛数据集
• mimic-iv-waveform-legacy — 共享标签：生理信号 / 时序数据 / 重症监护
• cinc-2015 — 共享标签：生理信号 / 时序数据 / 电子健康记录 / 重症监护
• mover — 共享标签：生理信号 / 时序数据 / 电子健康记录 / 重症监护
• mit-critical-datathon-2023 — 共享标签：时序数据 / 电子健康记录 / 重症监护 / 挑战赛数据集
• mimic-iv-ext-ecg-glucose — 共享标签：生理信号 / 时序数据 / 电子健康记录 / 重症监护
• uci-ctg — 共享标签：生理信号 / 时序数据 / 电子健康记录
• hirid — 共享标签：时序数据 / 电子健康记录 / 重症监护

导航说明：本章节由全站统一标签体系自动计算生成（标签重合度算法），双向可达；点击链接可跳转至对应数据集词条。