10,000例24小时Holter RR间期数据（9500NAF与500PAF）用于心房颤动检测
该数据集来自10,000例24小时Holter监测数据，采样率128 Hz，包含9,500例非心房颤动（NAF）和500例阵发性心房颤动（PAF）的RR间期序列
基本信息
资源简介
10,000例24小时Holter RR间期数据（9500NAF与500PAF）用于心房颤动检测
10,000 RR Interval Data (9500NAF & 500PAF) from 24 h Holter recordings used for atrial fibrillation detection
该数据集来自10,000例24小时Holter监测数据，采样率128 Hz，包含9,500例非心房颤动（NAF）和500例阵发性心房颤动（PAF）的RR间期序列。数据以CSV文件存储，每例包含rr_interval（连续R峰间期，单位毫秒）和label（1表示AF、0表示NAF、-1表示噪声或伪迹）两列，文件按类别命名。该数据已用于心房颤动诊断相关研究，可用于训练和评估基于RR间期的房颤自动检测与分类模型（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024-12-13。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该RR间期数据集源自10,000例24小时Holter监测数据，采样率为128 Hz。其中9,500例标记为非心房颤动（NAF），500例标记为阵发性心房颤动（PAF）。这些数据已用于发表在Med上的文章“Clinician-AI Collaboration: A Win-Win solution for Efficiency and Reliability in Atrial Fibrillation Diagnosis”。 该数据集以CSV文件格式存储，包含两列：- rr_interval：表示连续R峰之间的间期，单位为毫秒。- label：心搏的分类标签，其中：- - 1表示AF - 0表示NAF - -1表示噪声或伪迹 每个病例根据其类别命名。NAF病例命名为NAF0001.csv至NAF9500.csv，PAF病例命名为PAF0001.csv至PAF0500.csv。如果您使用此数据集
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 873.50 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.28000112.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签：paroxysmal atrial fibrillation (PAF)、RR interval series、Holter ECG monitoring、heartbeat monitoring。本站分类：心血管系统疾病/心房颤动。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/RR_Interval_Data_9500NAF_500PAF_/28000112
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Lin, Fan; Yang, Xiaoyun; Zhang, Peng (2024). 10,000 RR Interval Data (9500NAF & 500PAF) from 24 h Holter recordings used for atrial fibrillation detection. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-04-27，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28000112
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 873.5 MB。
数据说明
该RR间期数据集源自10,000例24小时动态心电图监测数据，采样频率为128 Hz。其中，9,500例标记为非心房颤动（NAF），500例标记为阵发性心房颤动（PAF）。这些数据已用于发表在Med上的文章《临床医生-人工智能协作：心房颤动诊断中效率与可靠性的双赢解决方案》。https://doi.org/10.1016/j.medj.2025.100668
该数据集以CSV文件格式提供，包含两列：
rr_interval：表示连续R峰之间的间期，以毫秒为单位。
label：心搏的分类标签，其中：
1表示AF
0表示NAF
-1表示噪声或伪迹
每个病例根据其类别命名。NAF病例命名为NAF0001.csv至NAF9500.csv，而PAF病例命名为PAF0001.csv至PAF0500.csv。
如果您使用此数据集，请引用以下文章：
Zhang P, Lin F, Ma F, Chen Y, Liu Y, Feng X, Fang S, Zhang H, Xiao S, Yang X, Li D, Wang DW, Yang X, Li Q. Clinician-artificial intelligence collaboration: A win-win solution for efficiency and reliability in atrial fibrillation diagnosis. Med. 2025 Jul 11;6(7):100668.
doi: 10.1016/j.medj.2025.100668。如有任何问题，请联系邮箱：hustzp@hust.edu.cn
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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