人工智能通过单导联心电图识别糖尿病前期个体
该数据集包含19,222名参与者的心电图原始信号（12导联和单导联格式）、提取的ECG特征数据以及详细的健康检查表格数据（包括血糖指标、BMI、血压等），主要用于通过人工智能模型分析心电图特征与糖尿病前期之间的关联，开发基于单导联心电图的低成本、非侵入性糖尿病筛查工具，为早期糖代谢异常检测提供数据支持。
基本信息
资源简介
人工智能通过单导联心电图识别糖尿病前期个体
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Artificial Intelligence Identifies Individuals with Prediabetes from Single-Lead Electrocardiograms》。项目资助方：Moonshot R&D Program。源站首次发布：2025-07-25。
【数据内容】
源站原始描述：Contents codes.zip For ECG feature extraction (this will need original ECG signal data) ecg_feature_extraction.sh ecg_feature_extraction.py feature_extractor.py For training with hyperparameter optimization train.sh train.py For prediction of prediabetes/diabetes from ECG feature test.sh test.py raw_ecg_data.zip : 16,766 ECG records used in our analyses. Each record is a 5,000 x 12 matrix in a CSV file. (In this dataset, value 1 represents 4.88 µV.) external_ecg_data.zip : 2,456 ECG record…
【数据结构与技术规格】
文件数 9 个，合计 1.13 GB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.16416031。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/16416031
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-08-20，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.16416031
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
该数据集是一个用于糖尿病前期筛查的医学研究数据集，包含来自19,222名参与者的心电图（ECG）记录及相关健康检查数据。数据集主要由原始ECG信号（12导联和单导联格式）、提取的ECG特征、参与者健康特征（年龄、性别、BMI、血糖指标等）以及糖尿病前期/糖尿病的分类标签组成。数据来源于健康检查记录，并通过专业的ECG处理流程提取了269个12导联特征和28个单导联特征。该数据集主要用于开发基于人工智能的糖尿病前期筛查模型，研究心电图特征与糖代谢异常之间的关联，探索低成本、非侵入性的早期糖尿病检测方法。
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