Wesper Lab 家庭睡眠研究数据集（用于训练和测试中枢性呼吸暂停事件检测算法）
该数据集是一个专门用于睡眠呼吸暂停研究的家庭睡眠监测数据集，包含来自Wesper Lab设备的生理信号数据（如呼吸信号）和对应的人工评分标签，数据模态为时序信号与临床表格。其主要用途是训练和测试Wesper自动评分算法，以检测中枢性睡眠呼吸暂停事件，评估AI算法在家庭环境中识别呼吸事件的准确性，并与人工评分进行对比验证，旨在推动便携式睡眠监测设备的算法开发和临床诊断应用。
基本信息
资源简介
Wesper Lab 家庭睡眠研究数据集（用于训练和测试中枢性呼吸暂停事件检测算法）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Wesper Lab home sleep studies used for training and testing the Wesper autoscoring algorithm for the detection of central apnea events》。源站首次发布：2024-12-04。
【数据内容】
源站原始描述：The data is organized into two main folders: one containing Wesper HSAT studies and the other containing Wesper Clinical studies. The Wesper HSAT folder is further divided into two subfolders: one for training sessions and another for testing sessions. Each session is stored in its own folder, and within each session folder, there are two files: a CSV file containing the signals and another CSV file containing the scores.Research Description:Sleep apnea, a disorder characterized by repetitive di…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.27941196.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified。主题标签：Sleep apnea, central、Sleep Disorders、Home Sleep Apnea Test、central sleep apnea (CSA)、sleep disordered breathing (obstructive/central sleep apnea)、Medical Device、AI、Diagnostics。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Wesper_Lab_home_sleep_studies_used_for_training_and_testing_the_Wesper_autoscoring_algorithm_for_the_detection_of_central_apnea_events/27941196
使用许可：CC0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）。
规范引用：Rohrscheib, Chelsie (2024). Wesper Lab home sleep studies used for training and testing the Wesper autoscoring algorithm for the detection of central apnea events. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集包含用于训练和测试Wesper自动评分算法的家庭睡眠研究数据，旨在检测中枢性睡眠呼吸暂停事件。数据分为Wesper HSAT（家庭睡眠呼吸暂停测试）研究和Wesper临床研究两大类，其中HSAT数据进一步细分为训练和测试会话。每个会话包含两个CSV文件：一个存储生理信号数据，另一个存储人工评分结果。数据来源于新型HSAT设备Wesper Lab的直接呼吸信号测量，并集成了人工智能算法进行自动分析。该数据集主要用于评估AI自动评分算法在家庭环境中识别中枢性呼吸事件（包括中枢性呼吸暂停指数）的准确性，对比人工评分结果，推动便携式睡眠监测设备的临床应用和算法优化。
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