HLS-CMDS:使用数字听诊器从临床模拟人采集的心肺音数据集

该数据集包含使用数字听诊器从临床模拟人采集的535条心肺音录音,涵盖心音、肺音及二者混合录音,其中50条心音、50条肺音、145条混合音,每条混合音均配有对应的源心音和源肺音各145条

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时间序列分类Artificial IntelligenceBiomedical EngineeringFOS: Medical engineeringMachine LearningHeartLungCardiovascular DiseaseAudio Signal ProcessingPulmonary DisorderAuscultationRespiratory Sound
HLS-CMDS: Heart and Lung Sounds Dataset Recorded from a Clinical Manikin using Digital Stethoscope

基本信息

模态
时间序列
大小
0.037749575 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

HLS-CMDS:使用数字听诊器从临床模拟人采集的心肺音数据集

HLS-CMDS: Heart and Lung Sounds Dataset Recorded from a Clinical Manikin using Digital Stethoscope

该数据集包含使用数字听诊器从临床模拟人采集的535条心肺音录音,涵盖心音、肺音及二者混合录音,其中50条心音、50条肺音、145条混合音,每条混合音均配有对应的源心音和源肺音各145条。录音覆盖不同胸部解剖位置,包含正常与异常声音,且每条录音均经过滤波以突出特定声音类型。该数据集可用于人工智能研究,支持自动化心肺疾病检测、声音分类及音频信号处理相关的深度学习算法开发(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):已被 IEEE Data Descriptions Journal 接收 该数据集包含使用数字听诊器从临床模拟人采集的535条心肺音录音,包括心音和肺音的单独录音及混合录音;其中包含50条心音、50条肺音和145条混合音。对于每条混合音,还记录了对应的源心音(145条)和源肺音(145条)。数据集包含来自不同胸部解剖位置的录音,涵盖正常与异常声音。每条录音均经过滤波以突出特定声音类型,使其对人工智能(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价值。如果您在研究中使用该数据集,请引用以下论文

【主题与分类】

主题标签:Artificial Intelligence、Biomedical Engineering、Machine Learning、Heart、Lung、Cardiovascular Disease、Audio Signal Processing、Pulmonary Disorder、Auscultation、Respiratory Sound。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/8972jxbpmp

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使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.17632/8972jxbpmp

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

已被 IEEE Data Descriptions 期刊接收 该数据集包含使用数字听诊器从临床模拟人采集的 535 条心肺音录音,包括心音和肺音的单源录音与混合录音;其中包含 50 条心音、50 条肺音和 145 条混合音。对于每条混合音,还记录了对应的源心音(145 条录音)和源肺音(145 条录音)。该数据集包含来自不同胸部解剖位置的录音,涵盖正常音和异常音。每条录音均经过滤波以突出特定声音类型,使其对于人工智能(AI)研究以及自动化心肺疾病检测、声音分类和与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该数据集,请引用以下论文:Y. Torabi, S. Shirani and J. P. Reilly, “Descriptor: Heart and Lung Sounds Dataset Recorded from a Clinical Manikin using Digital Stethoscope (HLS-CMDS),” in IEEE Data Descriptions, https://doi.org/10.1109/IEEEDATA.2025.3566012 。

数据类型:音频文件(.wav)、逗号分隔值文件(.CSV)。每个类别均附有一个相应的CSV文件,提供相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、哮鸣音、细湿啰音、鼾音、胸膜摩擦音和粗湿啰音。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。

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。

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