MIMIC-IV ECG+临床可穿戴设备调整中风数据集
该数据集整合了心电图（ECG）信号和临床可穿戴设备采集的生理数据，属于多模态生物医学数据集，主要用于中风风险预测和疾病早期预警研究，支持机器学习模型在健康监测与医疗诊断领域的应用开发。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于中风预测的公开医学数据集，基于MIMIC-IV数据库构建，整合了心电图（ECG）信号与临床可穿戴设备采集的生理数据。数据集包含数万条样本，涵盖健康监测、ECG分析、生物医学信号处理等领域，主要用于中风风险预测、疾病早期预警以及相关机器学习模型的研究与开发。
下载信息
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("sharktide/Stroke-Wearable_Dataset")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/sharktide/Stroke-Wearable_Dataset
数据说明
该数据集是一个用于中风预测的公开医学数据集，基于MIMIC-IV数据库构建，整合了心电图（ECG）信号与临床可穿戴设备采集的生理数据。数据集包含数万条样本，涵盖健康监测、ECG分析、生物医学信号处理等领域，主要用于中风风险预测、疾病早期预警以及相关机器学习模型的研究与开发。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/sharktide/Stroke-Wearable_Dataset
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