长庚ECG异常检测软件准确性与有效性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05903313

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：长QT综合征、窦性心动过缓、窦性心动过速、房性早搏复合波、室性早搏复合波、心房扑动、右束支传导阻滞、左束支传导阻滞。详细步骤：1. 样本来源：这是一项回顾性研究，数据来自长庚医学研究数据库（CGRD），该数据库是长庚纪念医院6家医院的数据库。我们收集了2006年1月1日至2019年12月31日期间数据库中的去标识化静态12导联心电图数据，心电图长度为10秒。2. 采样：在本实验中，训练数据集和测试数据集的心电图被分开。随后，心电图信号按分布分层作为测试样本，14种疾病的所有异常心电图信号将从测试集的心电图数据库中独立采样。3. 确认标准：心电图数据将根据纳入和排除标准进行初步筛选和选择，并编制序列号。然后，由心脏病专家再次确认心电图数据的采样结果不包含排除标准。4.

医师判读：将心电图数据转换为图形文件，并提交给3位心脏病专家，对14种相关疾病的心电图异常信号进行判读。其结果将作为本研究的标准（参考标准）。5. 软件判读：确认检测标准后，将心电图信号输入长庚心电图异常检测软件，分析14种疾病的心电图异常信号，并对每份心电图数据进行判读。6. 统计分析：软件判读完成后，将其与医师判读结果进行比较，并分析主要和次要评价指标。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。