骨科医生心电图评估能力数据集
该数据集包含骨科医生对心电图（ECG）的解读评估，用于研究非心脏专科医生判读心电图的准确性。
基本信息
模态
医学影像
大小
0.01 GB
创建/更新时间
2023-09-13
资源简介
该数据集用于研究骨科医生对心电图（ECG）的解读能力，包含心电图数据及医生评估结果，数据模态为医学影像，任务为评估非心脏专科医生的判读准确性。
下载信息
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使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("ahmedakhalifa/can-orthopaedic-surgeons-adequately-assess-ecg")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d ahmedakhalifa/can-orthopaedic-surgeons-adequately-assess-ecg
unzip can-orthopaedic-surgeons-adequately-assess-ecg.zip -d can-orthopaedic-surgeons-adequately-assess-ecg/
数据说明
该数据集用于研究骨科医生对心电图（ECG）的解读能力，包含心电图数据及医生评估结果，数据模态为医学影像，任务为评估非心脏专科医生的判读准确性。
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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