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。

ho0-kimho0-kim
GitHub
2021-12-15 更新
浏览 55
多模态心脏疾病多模态
Heart Disease Echocardiography and Electrocardiogram Datasets

基本信息

模态
多模态
大小
0.004264 GB
创建/更新时间
2021-12-15
版本
main

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。

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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

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。

完整仓库:github.com/ho0-kim/hdai21_ecg_arrhythmia

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