植入式除颤器中室性心动过速出口部位区域化自动支持系统
该数据集包含来自23名患者的植入式除颤器记录的腔内心电图信号，数据模态为电生理时间序列信号，主要用于通过机器学习方法分析这些信号，以在没有12导联心电图的情况下，对左心室心动过速出口部位的解剖区域进行粗略定位，研究方向聚焦于心脏电生理定位和医疗机器学习辅助诊断，旨在辅助临床确定心动过速起源以指导治疗。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于研究植入式心律转复除颤器（ICD）记录的腔内心电图（ICD-EGM）在室性心动过速（VT）定位中的应用的医学数据集。数据集包含来自23名患者的ICD-EGM信号（平均每位患者约18±10个EGM），这些信号是在左心室心动过速期间记录的。数据旨在通过机器学习方法（如神经网络、支持向量机和核岭回归）分析ICD-EGM信号，从而在没有12导联心电图的情况下，对左心室心动过速出口部位（LVTES）的解剖区域进行粗略定位。主要研究方向包括心脏电生理定位和医疗机器学习辅助诊断，应用场景为辅助临床医生确定心动过速起源，以指导消融治疗或ICD程控。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
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。
暂未开放有偿下载
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使用方式
数据集获取
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
该数据集是一个用于研究植入式心律转复除颤器（ICD）记录的腔内心电图（ICD-EGM）在室性心动过速（VT）定位中的应用的医学数据集。数据集包含来自23名患者的ICD-EGM信号（平均每位患者约18±10个EGM），这些信号是在左心室心动过速期间记录的。数据旨在通过机器学习方法（如神经网络、支持向量机和核岭回归）分析ICD-EGM信号，从而在没有12导联心电图的情况下，对左心室心动过速出口部位（LVTES）的解剖区域进行粗略定位。主要研究方向包括心脏电生理定位和医疗机器学习辅助诊断，应用场景为辅助临床医生确定心动过速起源，以指导消融治疗或ICD程控。
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