PhysioNet挑战赛-2015数据集心室性心动过速警报模型性能对比
该数据集以PhysioNet挑战赛-2015为基础,提供心室性心动过速心律失常警报的模型性能对比数据,包含心电信号等时序生理模态,主要用于心律失常检测算法的评估与优化,旨在提升医疗监护系统中对心室性心动过速的准确识别能力并减少误报。

基本信息
资源简介
PhysioNet挑战赛-2015数据集心室性心动过速警报模型性能对比
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Comparison of performance of the proposed model against other algorithms for alarm type of Ventricular Tachycardia arrhythmia on the PhysioNet challenge-2015 dataset.》。配套论文《Single-modal and multi-modal false arrhythmia alarm reduction using attention-based convolutional and recurrent neural networks》发表于 PLOS ONE(2020),DOI:10.1371/journal.pone.0226990。源站首次发布:2020-01-10。
【数据内容】
源站原始描述:Comparison of performance of the proposed model against other algorithms for alarm type of Ventricular Tachycardia arrhythmia on the PhysioNet challenge-2015 dataset
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table 4.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0226990.t004。
【主题与分类】
源站学科分类:Space Science、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。主题标签:evaluation results、method obtains、alarm classification、attention-based convolutional、time-invariant features、arrhythmia analysis、rule-based methods、Ventricular Tachycardia arrhythmia、single-lead ECG、arrhythmia alarm reduction。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Space Science、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Comparison_of_performance_of_the_proposed_model_against_other_algorithms_for_alarm_type_of_Ventricular_Tachycardia_arrhythmia_on_the_PhysioNet_challenge-2015_dataset_/11570223
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Mousavi, Sajad; Fotoohinasab, Atiyeh; Afghah, Fatemeh (2020). Comparison of performance of the proposed model against other algorithms for alarm type of Ventricular Tachycardia arrhythmia on the PhysioNet challenge-2015 dataset.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-03,引用时请注意版本时效。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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(Figshare)
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集基于PhysioNet挑战赛-2015,专注于心室性心动过速(Ventricular Tachycardia)这一心律失常类型的警报检测。数据集包含用于评估不同算法性能的比较数据,可能涉及心电信号、警报记录及相关标注。数据来源于PhysioNet公开挑战赛,通过临床记录或模拟生成,主要用于心律失常检测算法的性能对比与优化研究,支持医疗监护系统中心室性心动过速警报的准确识别与减少误报。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




