心脏病
心脏病泛指影响心脏结构、功能及传导系统的多种疾病,其中以冠状动脉粥样硬化性心脏病最为常见,主要因冠状动脉粥样硬化斑块形成导致管腔狭窄或闭塞,引发心肌缺血缺氧。典型临床表现包括胸骨后压榨性疼痛、心悸、呼吸困难、乏力,病情进展可致急性心肌梗死、心力衰竭甚至心脏性猝死。诊断依靠心电图、超声心动图、心肌标志物及冠脉造影等检查。治疗策略包括抗血小板、调脂、β受体阻滞剂等药物管理,以及经皮冠状动脉介入治疗、冠状动脉旁路移植术等血运重建手段。心脏病是全球疾病负担最重的慢性病之一,其预防、早期筛查及精准诊疗始终是临床与转化医学研究的核心方向。
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Cupid's Algorithm
基于机器学习的心脏匹配数据集。

心脏病风险
包含真实风险因素、成本与数据质量问题的合成心脏病风险数据集。

心脏病多源数据集
整合6个心脏病数据集,清洗后形成统一CSV表格,用于心脏病研究。

心脏病数据集
来自UCI机器学习库的心脏病数据集,包含临床特征表格,用于构建心脏病预测模型。

心脏病2.0
包含用于早期心脏病检测的临床特征表格数据,适用于二分类预测。

心脏病数据集
包含40,000条智能医疗心脏病记录的结构化表格数据集。

心脏病数据集
26000条经数据增强的心脏病数据集,用于疾病预测。

CAMUS心脏超声分割数据集
包含500名患者二维超声心动图两腔和四腔采集的公开标注数据集,用于心脏结构分割和临床指标评估。

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。

HeartDiseaseUCI
用于心脏疾病分析的UCI数据集,包含多种心脏健康特征。

心脏疾病数据集
用于预测心脏疾病的结构化表格数据集,包含年龄、性别、胸痛类型等特征,以及是否患有心脏疾病的二分类标签。

心脏疾病健康指标数据集
心脏疾病健康指标数据集,包含多种健康指标表格数据,用于心脏疾病风险预测分析。
