腕戴式可穿戴设备运动与心率及多导睡眠图标注睡眠

该数据集关注睡眠场景下腕戴设备所记录的运动和心率信息,并与多导睡眠图提供的睡眠标注相结合。来源站描述指出,数据来自正在接受多导睡眠图检查的睡眠中人群,设备为 Apple Watch

physionet
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Motion and heart rate from a wrist-worn wearable and labeled sleep from polysomnography

基本信息

模态
时间序列
大小
2.924987675 GB
任务类型
分类
许可
Open Data Commons Attribution License v1.0
创建/更新时间
2026-10-01
版本
1.0.0

资源简介

腕戴式可穿戴设备运动与心率及多导睡眠图标注睡眠

该数据集来自 physionet.org,标题为 sleep-accel,英文名称为 Motion and heart rate from a wrist-worn wearable and labeled sleep from polysomnography,内容涉及腕戴可穿戴设备采集的运动与心率数据,并配有来自多导睡眠图的睡眠标注。

【数据集背景】

该数据集关注睡眠场景下腕戴设备所记录的运动和心率信息,并与多导睡眠图提供的睡眠标注相结合。来源站描述指出,数据来自正在接受多导睡眠图检查的睡眠中人群,设备为 Apple Watch。本站将其归入循环系统疾病及其他类别。关于数据集的建设动机、项目背景、发起机构、采集时间范围、研究目标等,源站未提供。

【数据内容】

数据内容包括两部分:一是腕戴可穿戴设备记录的运动数据和心率测量;二是来自多导睡眠图的睡眠标注。设备来源为 Apple Watch,采集对象为正在接受多导睡眠图检查的睡眠中的人。除此之外,数据的具体格式、通道组成、采样频率、记录时长、受试者数量、人口学信息、标注体系细节以及文件组织方式,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 physionet.org,源站标题为 sleep-accel,短描述同样为 sleep-accel。其采集场景是睡眠中的人群同时接受多导睡眠图检查,并使用 Apple Watch 获取运动与心率测量。源站描述强调这些数据来自腕戴设备,并配有来自多导睡眠图的睡眠标注。关于采集地点、伦理审批、设备配置、佩戴方式、同步流程、数据预处理方法等,源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于围绕腕戴设备运动信号、心率测量与多导睡眠图睡眠标注之间关系的研究。由于本站分类将其归入循环系统疾病及其他类别,它也可能与循环系统相关数据分析场景存在关联。潜在用途包括睡眠相关研究、可穿戴设备信号分析、睡眠标注对照分析等。具体研究问题、算法开发目标、临床适用性和验证结论,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的数据下载步骤、文件格式说明、读取工具、预处理流程、代码示例或分析指南。使用者需要前往 physionet.org 查阅该数据集的正式页面和说明,并在许可允许的范围内使用。如何划分训练集与测试集、如何进行信号同步、如何处理缺失或异常片段,源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、样本代表性、缺失值情况、信号伪影、设备佩戴依从性、睡眠标注一致性、记录完整性或泛化能力的专门说明。受试者数量、记录时长、设备型号细节、采样参数、标注流程和质量控制方法均未提供。因此,无法依据现有信息判断该数据集在不同人群、不同设备条件或不同睡眠研究场景中的适用程度。

【引用与许可】

该数据集采用 Open Data Commons Attribution License v1.0 许可。使用时应遵守该许可条款。关于推荐引用文本、作者列表、版本号、发布日期、署名格式以及二次分发要求,源站未提供。具体引用方式与许可执行细节应以 physionet.org 上该数据集的正式说明为准。

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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)

PhysioNet 数据需注册账号(机构邮箱)并签署数据使用协议后下载:

  1. 在 https://physionet.org/content/sleep-accel/1.0.0 页面登录并接受许可条款;
  2. 命令行整目录下载:
wget -r -N -c -np --user=<账号> --ask-password https://physionet.org/files/sleep-accel/1.0.0/
  1. 或用官方工具(推荐,支持断点续传与校验):
pip install physionet-download
physionet-download sleep-accel

数据集大小约 2.92 GB。

数据说明

)以及从 Apple Watch 记录的心率(bpm,通过光电容积描记法测量),还有经金标准多导睡眠图评分的标记睡眠数据。数据于2017年6月至2019年3月在密歇根大学收集,共有31名受试者。用于读取和处理这些文件的代码可在 GitHub 上获取。与该工作对应的论文是 Walch 等人的“Sleep stage prediction with raw acceleration and photoplethysmography heart rate data derived from a consumer wearable device”,发表于《SLEEP》(2019年)。

许可

Open Data Commons Attribution License v1.0

引用

学术使用请引用:Walch et al. (2019). Motion and heart rate from a wrist-worn wearable and labeled sleep from polysomnography. PhysioNet. doi:10.13026/hmhs-py35 DOI 10.13026/hmhs-py35。

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