乔治·B·穆迪PhysioNet挑战2025数据集
来自PhysioNet挑战2025，包含37.8万条12导联ECG记录，用于从心电图检测恰加斯病。
基本信息
模态
时间序列
创建/更新时间
2025-10-03
资源简介
该数据集用于从心电图(ECG)中检测恰加斯病，包含来自6个不同来源的378,624个12导联ECG记录，带有恰加斯病标签。旨在帮助研究人员开发算法，通过ECG识别恰加斯病，以优先对潜在患者进行确诊和治疗。数据已预处理，包括格式化、零填充截断、去除空信号、年龄去识别化等。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（PhysioNet）
PhysioNet 数据需注册账号（机构邮箱）并签署数据使用协议后下载：
- 在 https://physionet.org/challenge/2025/ 页面登录并接受许可条款；
- 命令行整目录下载：
wget -r -N -c -np user=<账号> ask-password https://physionet.org/files/<数据集>/<版本>/
数据说明
该数据集用于从心电图(ECG)中检测恰加斯病，包含来自6个不同来源的378,624个12导联ECG记录，带有恰加斯病标签。旨在帮助研究人员开发算法，通过ECG识别恰加斯病，以优先对潜在患者进行确诊和治疗。数据已预处理，包括格式化、零填充截断、去除空信号、年龄去识别化等。
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