MIT-BIH室上性心律失常数据库
78例室上性心律失常患者的心电图数据集。
基本信息
资源简介
MIT-BIH室上性心律失常数据库
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MIT-BIH Supraventricular Arrhythmia Database》。源站首次发布：2025-07-24。
【数据内容】
源站原始描述：These are 30-minute electrocardiograms (EKGs or ECGs) from 78 people, who have heart conditions known as "supraventricular arrhythmias These were recorded as part of a joint effort between MIT and Beth Israel Hospital in Boston, MA, and are one of dozens of datasets with electrocardiogram data These EKGs are CSVs of voltage data from real hearts in real people. ## What is an electrocardiogram or a 12-lead EKG? EKGs, or electrocardiograms, measure the heart''''s function by looking at its elec…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 41.31 MB。
【主题与分类】
主题标签：health、heart conditions。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/protobioengineering/mit-bih-supraventricular-arrhythmia-database
使用许可：MIT。
下载信息
注册下载
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。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("protobioengineering/mit-bih-supraventricular-arrhythmia-database")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d protobioengineering/mit-bih-supraventricular-arrhythmia-database
unzip mit-bih-supraventricular-arrhythmia-database.zip -d mit-bih-supraventricular-arrhythmia-database/
数据集大小约 0.13 GB。
数据说明
该数据集包含78例室上性心律失常患者的心电图（ECG）信号记录，用于心律失常检测任务。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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