基于植入式除颤器的心室心动过速出口部位自动区域化支持系统数据

该数据集包含来自23名患者的植入式心脏复律除颤器记录的电子图数据,数据模态为电生理信号(时间和电压特征)及对应的空间坐标信息,主要用于通过机器学习方法(如神经网络和支持向量机)实现左心室心动过速出口部位的解剖区域定位,以支持心脏消融手术的快速规划与临床决策,提升心律失常治疗的精准性。

DataONE
2015-04-27 更新
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心脏疾病诊断机器学习

基本信息

创建/更新时间
2015-04-27

资源简介

该数据集包含植入式心脏复律除颤器记录的电子图数据,用于支持左心室心动过速出口部位的区域化定位。数据来源于23名患者,在左心室起搏过程中同步记录起搏电极的空间坐标,并提取了时间和电压等特征。数据集旨在评估机器学习系统在缺乏12导联心电图时,利用除颤器内电子图估计心动过速出口解剖区域的能力。研究应用了神经网络、支持向量机等分类方法及核岭回归等回归方法,主要应用于心脏电生理学、心律失常消融手术规划及机器学习辅助医疗诊断等领域。

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数据说明

该数据集包含植入式心脏复律除颤器记录的电子图数据,用于支持左心室心动过速出口部位的区域化定位。数据来源于23名患者,在左心室起搏过程中同步记录起搏电极的空间坐标,并提取了时间和电压等特征。数据集旨在评估机器学习系统在缺乏12导联心电图时,利用除颤器内电子图估计心动过速出口解剖区域的能力。研究应用了神经网络、支持向量机等分类方法及核岭回归等回归方法,主要应用于心脏电生理学、心律失常消融手术规划及机器学习辅助医疗诊断等领域。

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