石墨烯生物阻抗纹身连续无袖带动脉血压监测数据
无袖带血压数据存储库,包含来自 7 名受试者腕部石墨烯纹身的 4 通道生物阻抗信号的原始时间数据,并同步记录连续血压和 PPG 信号

基本信息
资源简介
石墨烯生物阻抗纹身连续无袖带动脉血压监测数据
该数据集英文名为 Data from: Continuous Cuffless Monitoring of Arterial Blood Pressure via Graphene Bioimpedance Tattoos,源站标题为 bp-graphene-bioimpedance,来源于 physionet.org,本站归类为心血管系统疾病 / 其他。它是一个无袖带血压数据存储库,核心内容是来自 7 名受试者腕部石墨烯纹身的 4 通道生物阻抗信号的原始时间数据,并同步记录了连续血压和 PPG 信号。数据集采用 Open Data Commons Attribution License v1.0 许可发布,允许在署名条件下使用。整体而言,该数据集围绕石墨烯生物阻抗纹身这一无袖带连续动脉血压监测技术,提供了多通道生理信号的原始时间序列,适合用于无袖带血压监测相关信号处理、算法验证与生理信号分析等用途。
【数据集背景】
无袖带连续血压监测是心血管生理监测领域的重要方向,传统袖带式血压测量难以实现真正连续、无感的长时监测。该数据集对应的工作采用石墨烯生物阻抗纹身作为传感手段,在腕部获取生物阻抗信号,并结合连续血压与 PPG 信号,探索无袖带连续动脉血压监测的可行性。数据集以原始时间数据的形式提供上述多模态生理信号,为相关研究与复现提供基础数据支撑。
【数据内容】
数据集包含 4 通道生物阻抗信号的原始时间数据,这些信号通过腕部石墨烯纹身采集;同时包含同步记录的连续血压信号和 PPG 信号。数据覆盖 7 名受试者。信号类型包括生物阻抗、连续血压与光电容积脉搏波(PPG),均为时间序列形式。除上述内容外,源站未提供更细的通道定义、采样参数或文件结构说明。
【采集与来源】
数据来源于 physionet.org。采集方式为在受试者腕部使用石墨烯纹身获取 4 通道生物阻抗信号,并同步记录连续血压和 PPG 信号,共涉及 7 名受试者。关于受试者人群特征、采集设备型号、实验流程与信号同步细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于无袖带连续血压监测相关的信号处理与分析,例如基于生物阻抗信号的特征提取、多模态生理信号(生物阻抗、血压、PPG)的联合分析,以及无袖带血压估计方法的验证与比较。也可用于石墨烯生物阻抗纹身传感技术在心血管监测中的应用研究。具体任务适配需结合数据实际内容判断,源站未提供明确的基准任务说明。
【使用方法】
数据集以原始时间数据形式提供,使用者可依据 Open Data Commons Attribution License v1.0 的署名要求获取并使用数据。关于文件组织方式、读取方式、通道对应关系及预处理建议,源站未提供。
【质量与限制】
数据集覆盖 7 名受试者,样本量相对有限,使用时应考虑受试者数量对结论泛化性的影响。数据为原始时间数据,可能需要进行相应的信号处理。关于信号质量评估、缺失情况、噪声水平及标注完整性,源站未提供。
【引用与许可】
使用该数据集应遵循 Open Data Commons Attribution License v1.0 许可,按要求进行署名。数据集的正式引用信息与来源为 physionet.org 上的 bp-graphene-bioimpedance 条目,具体引用格式源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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)
- 源站标题:Continuous Cuffless Monitoring of Arterial Blood Pressure via Graphene Bioimpedance Tattoos
- DOI:10.13026/ce62-pc98
- 源站页面:https://physionet.org/content/bp-graphene-bioimpedance
PhysioNet 数据需注册账号(机构邮箱)并签署数据使用协议后下载:
- 在 https://physionet.org/content/bp-graphene-bioimpedance 页面登录并接受许可条款;
- 命令行整目录下载:
wget -r -N -c -np --user=<账号> --ask-password https://physionet.org/files/<数据集>/<版本>/
- 或用官方工具(推荐,支持断点续传与校验):
pip install physionet-download
physionet-download <数据集>
数据说明
在非临床(动态)环境中连续监测动脉血压(BP)对于正确理解诸多健康状况至关重要。尽管已有传统动态血压设备,但它们不舒适、笨重且具有侵入性。在本研究中,我们介绍了一个使用原子级薄石墨烯电子纹身(GETs)和生物阻抗(Bio-Z)作为测量模态的 BP 测量数据集。Bio-Z 从腕部的桡动脉和尺动脉测量。随后,采用机器学习回归模型将记录的生物阻抗与 BP 关联起来,从而形成一个有效的逐搏 BP 监测平台。在该数据库中,我们共享 4 通道 GET 生物阻抗信号以及 BP 和 PPG 信号的原始时间数据。GETs 用于监测 N=7 名个体的动脉血压,每人 300+ 分钟。实验期间使用医用级 BP 监测设备 Finapres NOVA 测量受试者的对照 BP。平均而言,每位参与者接受了 4±1 小时的连续 BP 监测。总之,我们平均每位参与者进行了约 2500±600 次 BP 测量,共计 18667 个数据点。
许可
Open Data Commons Attribution License v1.0
引用
学术使用请引用:PhysioNet. Continuous Cuffless Monitoring of Arterial Blood Pressure via Graphene Bioimpedance Tattoos. DOI 10.13026/ce62-pc98。
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