HLS-CMDS：使用数字听诊器从临床模拟人录制的心肺音数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/8972jxbpmp.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 37.7 MB。

数据说明

本数据集包含使用数字听诊器从临床模拟人采集的210段心肺音录音，包括心音和肺音的单独录音及混合录音；其中心音50段、肺音50段、混合音110段。数据集涵盖不同胸部解剖位置的录音，包含正常与异常声音。每段录音均经过滤波以突出特定声音类型，对于人工智能（AI）研究以及自动化心肺疾病检测、声音分类和音频信号处理相关的深度学习算法应用具有重要价值。如果您在研究中使用本数据集，请引用以下论文：Torabi, Y., Shirani, S., & Reilly, J. P. (2024), Manikin-Recorded Cardiopulmonary Sounds Dataset Using Digital Stethoscope, arXiv preprint, https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.03280 数据类型：音频文件（.wav）、逗号分隔值文件（.CSV） 每个类别均附有相应的CSV文件，提供对应音频文件的元数据。

CSV文件（HS.csv、LS.csv和Mix.csv）包含相应音频文件的元数据，包括文件名、性别、心音和肺音类型，以及我们记录声音的解剖位置。声音类型：正常心音、舒张晚期杂音、收缩中期杂音、收缩晚期杂音、心房颤动、第四心音、收缩早期杂音、第三心音、心动过速、房室传导阻滞、正常肺音、喘息、湿啰音、干啰音、胸膜摩擦音和咕噜音。听诊标志：胸骨右上缘、胸骨左上缘、胸骨左下缘、右肋缘、左肋缘、心尖、右上前胸、左上前胸、右中前胸、左中前胸、右下前胸和左下前胸。应用：基于AI的心肺疾病检测、无监督声音分离技术，以及用于音频信号处理的深度学习。

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。