植入式除颤器中心室心动过速出口部位区域化自动支持系统
该数据集包含23名患者的植入式除颤器腔内电图（ICD-EGM）信号，属于电生理信号模态，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）对左心室心动过速出口部位进行解剖区域定位，主要应用于心脏电生理学研究和医疗人工智能辅助诊断，为室性心动过速的机制分析与临床定位提供数据支持。
基本信息
资源简介
该数据集旨在利用植入式心律转复除颤器（ICD）中存储的腔内电图（ICD-EGM）数据，通过机器学习方法对左心室心动过速出口部位（LVTES）进行解剖区域定位。数据集包含23名患者的ICD-EGM信号（每名患者约18±10个电图），在缺乏12导联室性心动过速心电图的情况下，为LVTES的粗略定位提供支持。研究采用了多种机器学习技术，包括分类方法（如神经网络和支持向量机）和回归方法（核岭回归），以评估不同方法在识别LVTES解剖区域时的准确性和空间分辨率。该数据集主要应用于心脏电生理学、心律失常机制研究以及医疗机器学习辅助诊断领域，为室性心动过速的定位诊断提供数据驱动的方法探索。
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
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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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
该数据集旨在利用植入式心律转复除颤器（ICD）中存储的腔内电图（ICD-EGM）数据，通过机器学习方法对左心室心动过速出口部位（LVTES）进行解剖区域定位。数据集包含23名患者的ICD-EGM信号（每名患者约18±10个电图），在缺乏12导联室性心动过速心电图的情况下，为LVTES的粗略定位提供支持。研究采用了多种机器学习技术，包括分类方法（如神经网络和支持向量机）和回归方法（核岭回归），以评估不同方法在识别LVTES解剖区域时的准确性和空间分辨率。该数据集主要应用于心脏电生理学、心律失常机制研究以及医疗机器学习辅助诊断领域，为室性心动过速的定位诊断提供数据驱动的方法探索。
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