PulseLM：PPG-文本学习基础数据集与基准

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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。