ECG心律失常数据集（MIT-BIH预处理心拍片段）
覆盖正常窦性心律、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏、房性早搏五类。预处理含 0.5–50 Hz 带通滤波、z-score 归一化与 180 采样点加窗，可用于心电图心拍分类与心律失常检测模型训练（来源 Hugging Face，mit 许可）
基本信息
资源简介
ECG心律失常数据集（MIT-BIH预处理心拍片段）
ecg-arrhythmia-data 是一个面向心电图心拍分类与心律失常检测的公开数据集，源自 PhysioNet 的 MIT-BIH Arrhythmia Database，经预处理后以 NumPy 数组与 CSV 表格形式发布，托管于 Hugging Face，采用 MIT 许可。数据集覆盖正常窦性心律、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏、房性早搏五个类别，共包含 4 个文件，合计约 82.47 MB，适合用于心拍级分类模型的训练与验证。
【数据集背景】
心律失常的自动识别是心电信号分析中的典型任务，而公开、可复现的基准数据是模型开发与比较的基础。该数据集以 MIT-BIH Arrhythmia Database 的原始记录为起点，将连续心电记录切分为固定长度的心拍片段并完成标准化处理，使研究者可以直接进入建模阶段，而不必重复进行滤波、归一化与切窗等前处理工作。数据集在 Hugging Face 上的标题为 dheerajthuvara/ecg-arrhythmia-data，本站将其归入循环系统疾病 / 其他分类。
【数据内容】
数据集共 4 个文件，包括 data/processed/X.npy、data/processed/y.npy、data/processed/y_raw.npy 以及 sample_beats.csv。其中 X.npy 存放心拍片段，形状为 (N, 180)，数据类型为 float32；y.npy 存放整数编码标签，取值为 0 至 4；y_raw.npy 存放原始字符串标签，取值为 N、L、R、V、A。五个类别与编码的对应关系为：0 对应 N（正常窦性心律），1 对应 L（左束支传导阻滞），2 对应 R（右束支传导阻滞），3 对应 V（室性早搏），4 对应 A（房性早搏）。sample_beats.csv 为表格形式的样例文件，便于快速查看数据结构。主题标签显示其规模处于 1K 至 10K 之间，涉及 csv 格式、表格与文本模态，并标注了 datasets、pandas、polars、mlcroissant 等库以及 ecg、arrhythmia、healthcare 等主题。
【采集与来源】
原始数据来自 PhysioNet 的 MIT-BIH Arrhythmia Database。预处理流程包括 0.5–50 Hz 带通滤波、z-score 归一化以及 180 采样点加窗，最终得到上述心拍片段。数据集发布时间为 2026-04-20，来源站为 huggingface.co。源站还提供了相关资源链接，包括同作者的模型页面 ecg-arrhythmia-detection 以及 GitHub 仓库。
【适用场景】
该数据集可用于心电图心拍分类与心律失常检测模型的训练与评估，典型任务是将 180 采样点的心拍片段判别为五类节律或异常类型之一。由于同时提供整数编码标签与原始字符串标签，既适合直接用于机器学习流程，也便于人工核对类别含义。表格样例文件可用于数据探索与可视化演示。
【使用方法】
使用时可先下载全部 4 个数据文件，按文件格式分别读取：NPY 文件通过 NumPy 加载，CSV 文件通过表格工具读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入训练流程。整数标签可直接作为分类目标，字符串标签可用于结果解释与展示。
【质量与限制】
源站未提供关于样本数量、类别分布、数据划分方式以及质量评估指标的说明。由于数据经过带通滤波、z-score 归一化与固定长度加窗，片段已脱离原始连续记录形态，可能不适用于需要长时上下文的任务。其他限制信息源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用 MIT 许可，使用时建议同时参考原始数据来源 MIT-BIH Arrhythmia Database 的引用要求。源站未提供具体的引用格式说明。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("dheerajthuvara/ecg-arrhythmia-data")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/dheerajthuvara/ecg-arrhythmia-data
数据集大小约 82.2 MB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.mdsample_beats.csv
数据说明
Dheeraj Thuvara (2026). ecg-arrhythmia-data [Dataset]. https://huggingface.co/datasets/dheerajthuvara/ecg-arrhythmia-data
完整数据卡：huggingface.co/datasets/dheerajthuvara/ecg-arrhythmia-data
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