EchoNSTE-MI 非ST段抬高型心肌梗死超声心动图视频数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/y6z64ntstg.1

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。

数据集大小约 4.32 GB。

数据说明

EchoNSTE-MI是一个多视角经胸超声心动图视频数据集，用于非ST段抬高型急性冠脉综合征（NSTE-ACS）患者的心肌梗死分类。该数据集采集自印度尼西亚雅加达国家心血管中心Harapan Kita，纳入2019年至2023年间收治的患者。数据集包含720例患者的超声心动图视频。每位患者在三个标准视角中各提供一个 cine loop：心尖两腔心（2CH）、心尖四腔心（4CH）和胸骨旁长轴（PLAX）。每位患者携带一个单一标签，基于心脏病专家结合临床数据、心电图和高敏心肌肌钙蛋白T确定的最终临床诊断：- NSTEMI（非ST段抬高型心肌梗死；梗死类）：313例患者 - UAP（不稳定型心绞痛；非梗死类）：407例患者 文件夹结构：EchoNSTE-MI/ 2CH/ NSTEMI/（313个视频），UAP/（407个视频） 4CH/ NSTEMI/（313个视频） UAP/（407个视频） PLAX/ NSTEMI/（313个视频） UAP/（407个视频） 文件命名：[cropped__.mp4，例如 cropped_01_2CH.mp4]。

同一患者的三个视图使用相同的PatientID，因此这些视图可以组合起来进行多视图分析。该数据集可用于开发和基准测试深度学习模型，以从超声心动图视频中检测心肌梗死，还可用于单视图和多视图融合方法的研究以及医学教育。

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。