心脏疾病超声心动图和心电图数据集
用于心脏疾病区分的心电图与超声心动图AI训练数据集。

基本信息
资源简介
心脏疾病超声心动图和心电图数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ho0-kim/hdai21_ecg_arrhythmia》。源站首次发布:2021-12-12。
【数据内容】
源站原始描述:Binary classification for arrythmia detection with ECG datasets
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面:https://github.com/ho0-kim/hdai21_ecg_arrhythmia
【使用注意】
· 源站最后修改于 2021-12-15,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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
git clone https://github.com/ho0-kim/hdai21_ecg_arrhythmia.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/ho0-kim/hdai21_ecg_arrhythmia/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
数据说明
该数据集包含心脏疾病患者的心电图和超声心动图数据,旨在用于人工智能模型训练,以区分不同类型的心脏疾病。数据模态包括心电图(ECG)和超声心动图(Echocardiography),任务为疾病分类。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




