GU-ECG数据库：用于通过机器学习检测和分类急性心肌缺血的心电图数据集

资源简介

GU-ECG数据库是由加齐大学医学院心脏病学部门收集的心电图（ECG）数据集，包含74名冠状动脉疾病患者的数据，这些患者至少有一条冠状动脉存在严重狭窄（>70%），并计划接受择期经皮腔内冠状动脉成形术（PTCA）。该数据集旨在研究PTCA过程中完全冠状动脉闭塞引起的心肌血流减少所诱发的急性心肌缺血（AMI）在ECG信号中产生的形态学异常，特别是ST段和T波的显著变化。数据采集使用便携式12导联ECG设备，采样率为8800 Hz，分辨率为24位，记录了PTCA前、PTCA过程中球囊扩张期以及PTCA后的连续ECG信号。数据由经验丰富的心脏病专家标注了球囊充放气时间、闭塞冠状动脉以及患者既往心肌梗死史等信息，适用于信号处理、人工智能技术（如机器学习）的开发与性能评估，主要用于急性心肌缺血的检测与分类研究。