wECGdb：使用腕戴设备采集的急性心肌梗死患者与对照者的ECG数据库

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.15235774

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；
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   • 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 1.01 GB。

数据说明

理由 根据欧盟统计局的数据[1]，及时干预可预防75岁以下人群三分之二的死亡，其中心肌梗死是首要原因[2]。心肌梗死通常通过12导联心电图（ECG）进行诊断，而当胸痛等早期症状出现时，往往无法在医院外获得这种检查。可及的家庭多导联心电图采集技术，结合自动心电图分析或专家审阅，可能是解决这一问题的有前景的方案。市场上有多款智能手表具备心电图功能；然而，它们无法采集胸部心电图导联，这是一个关键缺陷，因为前壁、间隔壁和侧壁梗死在没有这些导联的情况下无法诊断。为解决心电图导联不足的问题，一种配备三个电极的腕戴式可穿戴设备可用于通过单次触摸同时采集两个心电图导联（以下称为wECG）[3]。其中一个导联是标准I导联，另一个则从胸部位置采集，从而增加了心脏信息量。然而，由于后一个导联是非标准的，这给解读带来了挑战。

因此，采用标准心电图配置（例如通过12导联心电图合成）对于以临床可解释的格式呈现信息至关重要。wECGdb数据库包含使用腕戴式设备和12导联心电图同步采集的心电图作为参考。因此，它特别适用于开发和测试从wECG合成12导联心电图的算法。受试者该数据库包含92名参与者的数据，分为三组：健康参与者、急性心肌梗死患者和其他心血管疾病（CVD）患者。要符合纳入条件，参与者必须年满18岁，未植入心脏设备，且无认知或语言障碍。急性心肌梗死组由患者组成

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。