基于深度神经网络的心电图分类数据集
经极度标准化的超大型心电图心搏分类 CSV 数据集
基本信息
模态
表格
大小
0.11 GB
数据量
123998
任务类型
分类
许可
CC0: Public Domain
创建/更新时间
2018-04-10
资源简介
基于 MIT-BIH Arrhythmia Dataset 和 PTB Diagnostic ECG Database 提取并重新切分的超大型心电单个心搏数据集。因其格式极度标准化且规模极大，广泛用于测试AI对高钾血症引发的心搏波形异常（如高尖T波与波群畸变）的鲁棒性。
下载信息
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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("shayanfazeli/heartbeat")
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 shayanfazeli/heartbeat
unzip heartbeat.zip -d heartbeat/
数据集大小约 0.11 GB。
数据说明
基于 MIT-BIH Arrhythmia Dataset 和 PTB Diagnostic ECG Database 提取并重新切分的超大型心电单个心搏数据集。因其格式极度标准化且规模极大，广泛用于测试AI对高钾血症引发的心搏波形异常（如高尖T波与波群畸变）的鲁棒性。
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))
许可
CC0: Public Domain
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