布尔诺理工大学心电质量数据库(BUT QDB)

布尔诺理工大学心电质量数据库(Brno University of Technology ECG Quality Database,简称 BUT QDB)是一个发布在 physionet.org 上的心电信号数据集,其核心定位是服务于心电记录质量评估类算法的开发,并为这类算法的效果提供客观比较的基础

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时间序列分类心电信号生理信号循环系统心血管疾病信号质量质量评估算法比较客观评价
Brno University of Technology ECG Quality Database (BUT QDB)

基本信息

模态
时间序列
大小
6.875740897 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01
版本
1.0.0

资源简介

布尔诺理工大学心电质量数据库(BUT QDB)

布尔诺理工大学心电质量数据库(Brno University of Technology ECG Quality Database,简称 BUT QDB)是一个发布在 physionet.org 上的心电信号数据集,其核心定位是服务于心电记录质量评估类算法的开发,并为这类算法的效果提供客观比较的基础。

【数据集背景】

心电信号在采集、传输与存储的各个环节中都可能受到干扰,记录质量的优劣直接影响后续分析结果的可靠性,因此如何自动判断一段心电记录是否可用,长期以来是心电信息处理领域关注的环节之一。依据源站的说明,该数据库正是为这一环节而建立:它一方面用于开发和客观比较那些旨在评估心电记录质量的算法,另一方面也使不同作者所得到的结果之间能够进行客观对照。这一表述说明,该数据集不只是数据的集合,同时承担着评测基准的角色——让不同研究团队在同一个参照之下检验各自方法的优劣,减少因数据来源不同而带来的结果不可比问题。在本站的分类体系中,该数据集被归入“循环系统疾病 / 其他”这一类别之下。

【数据内容】

除上述关于建立目的的说明外,关于该数据库中具体包含哪些类型的信号、记录的规模、导联配置、记录时长以及是否附带质量标注或注释等细节,源站未提供。因此无法在此对其内部数据构成作出进一步描述。

【采集与来源】

该数据集来自 physionet.org,在源站以 butqdb 作为标题标识。除此之外,关于采集机构、采集设备、受试人群、采集环境以及数据整理流程等方面的信息,源站未提供。

【适用场景】

根据源站给出的用途说明,可以归纳出该数据集较为典型的适用方向:其一,作为开发心电记录质量评估算法的数据基础,供研究者训练与调试判别方法;其二,作为评测集,用于在同一数据条件下比较不同算法的表现;其三,作为不同作者之间结果对照的共同参照,使各自报告的结论具备可比性;其四,作为心电质量相关研究中可被重复使用的公共资源,支撑方法层面的复现与检验。凡是以统一数据基础衡量心电质量判别方法效果的工作,都可能与该数据集的设计目标相契合。至于更细分或更具体的应用场景,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取(PhysioNet)

PhysioNet 数据需注册账号(机构邮箱)并签署数据使用协议后下载:

  1. 在 https://physionet.org/content/butqdb/1.0.0 页面登录并接受许可条款;
  2. 命令行整目录下载:
wget -r -N -c -np --user=<账号> --ask-password https://physionet.org/files/butqdb/1.0.0/
  1. 或用官方工具(推荐,支持断点续传与校验):
pip install physionet-download
physionet-download butqdb

数据集大小约 6.88 GB。

数据说明

BUT QDB是由布尔诺理工大学生物医学工程系心脏病学团队创建的数据库,目的是评估心电图(ECG)质量。该数据包含18段单导联ECG的长期记录及相关的三轴加速度计数据,采集自15名受试者(9名女性,6名男性),年龄在21至83岁之间。记录于2018年8月至2019年10月期间进行,当时受试者正在进行普通的日常活动(“自由生活条件”)。数据使用移动ECG与加速度计(Bittium Faros 180)采集,ECG信号的采样频率为1,000 Hz,加速度计信号为100 Hz。记录的最短时长为24小时。

许可

Creative Commons Attribution 4.0 International Public Li

引用

学术使用请引用:Nemcova et al. (2020). Brno University of Technology ECG Quality Database (BUT QDB). PhysioNet. doi:10.13026/kah4-0w24 DOI 10.13026/kah4-0w24。

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