Name: BUET多疾病心音(BMD-HS)数据集
Creator: 孟加拉国工程技术大学

基本信息

模态

音频

创建/更新时间

2024-09-01

资源简介

该数据集由孟加拉国工程技术大学mHealth实验室精心策划，包含864条心音记录，涵盖五种常见心脏声音类别，代表多种瓣膜心脏疾病。其特点是创新的多标签注释系统，能够捕捉多种疾病和独特疾病状态，数据收集过程标准化并通过超声心动图验证患者状况。主要用于心血管疾病的诊断和管理，旨在通过数据驱动方法提高心脏健康研究的准确性和一致性。

原始链接

https://github.com/mHealthBuet/BMD-HS-Dataset

arXiv 论文 →

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/mHealthBuet/BMD-HS-Dataset.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/mHealthBuet/BMD-HS-Dataset/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据说明

该数据集由孟加拉国工程技术大学mHealth实验室精心策划，包含864条心音记录，涵盖五种常见心脏声音类别，代表多种瓣膜心脏疾病。其特点是创新的多标签注释系统，能够捕捉多种疾病和独特疾病状态，数据收集过程标准化并通过超声心动图验证患者状况。主要用于心血管疾病的诊断和管理，旨在通过数据驱动方法提高心脏健康研究的准确性和一致性。

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