PulseLM：PPG-文本学习基础数据集与基准
PulseLM是一个整合了15个公开数据源的大规模多模态生理信号数据集，其核心数据模态为经过统一预处理的PPG信号和与之配对的自然语言文本描述及临床问答对，主要用于支持PPG信号基础模型、多模态PPG-语言对齐、零样本生理信号分类以及健康监测可解释人工智能等领域的研究与开发。
基本信息
资源简介
PulseLM是一个用于光电容积脉搏波描记法（PPG）信号与文本多模态学习的大规模标准化数据集和基准。该数据集整合了来自VitalDB、MIMIC-Perform、AF-PPG-ECG、BCG、Dalia、EarSet、PPG-Arrhythmia、PPG-BP、SDB、Sensors、UCI、UQVitalSigns、UTSA-PPG、WESAD和WildPPG等15个公开生理信号数据源的PPG信号，并统一进行了处理。每个样本包含一段10秒、125 Hz的预处理和归一化PPG信号、描述数据元数据（如受试者信息、临床标签、记录条件、传感器细节和活动状态）的自然语言文本，以及涵盖12个临床相关任务（如心率分类、血压分级、心律失常检测、信号质量评估、压力状态识别等）的问答对。该数据集旨在支持PPG信号基础模型、多模态PPG-语言对齐、零样本生理信号分类以及健康监测可解释人工智能等领域的研究与应用。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Ronilos/PulseLM")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/Ronilos/PulseLM
数据说明
PulseLM是一个用于光电容积脉搏波描记法（PPG）信号与文本多模态学习的大规模标准化数据集和基准。该数据集整合了来自VitalDB、MIMIC-Perform、AF-PPG-ECG、BCG、Dalia、EarSet、PPG-Arrhythmia、PPG-BP、SDB、Sensors、UCI、UQVitalSigns、UTSA-PPG、WESAD和WildPPG等15个公开生理信号数据源的PPG信号，并统一进行了处理。每个样本包含一段10秒、125 Hz的预处理和归一化PPG信号、描述数据元数据（如受试者信息、临床标签、记录条件、传感器细节和活动状态）的自然语言文本，以及涵盖12个临床相关任务（如心率分类、血压分级、心律失常检测、信号质量评估、压力状态识别等）的问答对。该数据集旨在支持PPG信号基础模型、多模态PPG-语言对齐、零样本生理信号分类以及健康监测可解释人工智能等领域的研究与应用。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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