人工智能通过单导联心电图识别糖尿病前期个体数据集
该数据集包含16,766份12导联心电图原始信号（时间序列数据）及对应的参与者临床表格信息（如年龄、血糖、糖化血红蛋白等），并提供了从原始ECG中提取的特征数据以及完整的机器学习代码工具链，主要用于研究如何利用心电图信号，特别是单导联（I导联）ECG特征，通过人工智能方法实现糖尿病前期和糖尿病的自动识别与风险预测。
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
【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：2024-11-28。
【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: 16,766 ECG records used in our analyses. Each record is a 5,000 x 12 matrix in a CSV file. participant_characteristics.csv: health check records of 16,766 participants where the information…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.5281/zenodo.14235273。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/14235273
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-02-19，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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.14235273
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
该数据集旨在支持利用心电图（ECG）信号进行糖尿病前期和糖尿病自动识别的研究。数据集包含16,766份12导联心电图原始记录（每份为5000×12矩阵的CSV文件），以及对应的参与者特征信息（年龄、性别、吸烟饮酒习惯、身高体重、BMI、血压、空腹血糖、糖化血红蛋白等临床指标）。数据来源于健康检查记录，并标注了糖尿病前期/糖尿病分类标签（基于FPG≥110 mg/dL、HbA1c≥6.0%或正在接受糖尿病治疗的标准）。同时提供从原始ECG信号中提取的特征数据（包括12导联和单导联I导联的269维和28维特征），以及用于模型训练、超参数优化和预测的完整代码工具链。该数据集适用于心电图分析、糖尿病风险早期筛查、机器学习在医疗时间序列数据中的应用等研究方向。
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