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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心脏疾病预测数据集
基于逻辑回归和Sigmoid函数预测心脏疾病的数据集，包含临床特征。
合成心脏病风险数据集
合成生成的表格数据集，用于训练和评估心脏病风险预测模型。
合成心脏病预测数据集
合成心脏病预测数据集，用于心脏病风险预测的二分类任务。
心脏病信息数据集
心脏病信息数据集，包含患者特征和诊断记录，用于心脏病研究。
Cupid's Algorithm
心血管系统疾病领域其他公开数据集，来源：kaggle。
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-19193
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-19161
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-19150
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。
