基于AI的心动过速鉴别诊断与定位：多中心注册研究（EP-AI ASSIST）
该数据集来自clinicaltrials.gov的多中心回顾性注册研究，聚焦心动过速、阵发性室上性心动过速、Wolff-Parkinson-White综合征、室性早搏和室性心动过速等心律失常
基本信息
资源简介
基于AI的心动过速鉴别诊断与定位：多中心注册研究（EP-AI ASSIST）
该数据集来自clinicaltrials.gov的多中心回顾性注册研究，聚焦心动过速、阵发性室上性心动过速、Wolff-Parkinson-White综合征、室性早搏和室性心动过速等心律失常。数据以加密的原始12导联ECG文本数据为核心，结合深度神经网络模型，用于开发、验证并临床应用AI驱动的ECG算法，以实现心血管疾病（包括冠状动脉疾病和心力衰竭）的诊断与预后预测，评估AI增强ECG在检测心脏异常和预测临床结局方面的效果（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：心动过速、阵发性室上性心动过速、Wolff-Parkinson-White综合征、室性早搏、室性心动过速。这项多中心回顾性研究旨在开发、验证并临床应用一种人工智能（AI）驱动的心电图（ECG）算法，用于心血管疾病（包括冠状动脉疾病和心力衰竭）的诊断和预后预测。通过利用加密的原始12导联ECG文本数据和深度神经网络模型，该研究评估AI增强ECG在检测心脏异常和预测临床结局方面的有效性。
【主题与分类】
主题标签：Tachycardia、Paroxysmal Supraventricular Tachycardia、Wolff-Parkinson-White Syndrome、Premature Ventricular Contractions、Ventricular Tachycardia。本站分类：循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07859020
下载信息
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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
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07859020
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：心动过速、阵发性室上性心动过速、Wolff-Parkinson-White综合征、室性早搏、室性心动过速。这项多中心回顾性研究旨在开发、验证并临床应用一种人工智能（AI）驱动的心电图（ECG）算法，用于心血管疾病（包括冠状动脉疾病和心力衰竭）的诊断和预后预测。通过利用加密的原始12导联ECG文本数据和深度神经网络模型，该研究评估了AI增强ECG在检测心脏异常和预测临床结局方面的有效性。
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。
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