ISRUC_SG

ISRUC-SLEEP 睡眠数据集,包含多导睡眠图记录,用于睡眠分期与睡眠障碍研究。

Rishit JakhariaRishit Jakharia
kaggle
2024-12-16 更新
浏览 57
时间序列classificationhealthbiologytime series analysissignal processing
ISRUC_SG

基本信息

模态
时间序列
大小
12.27 GB
许可
Other (specified in description)
创建/更新时间
2024-12-16
版本
v3

资源简介

ISRUC_SG

【数据集背景】

源站首次发布:2024-12-16。

【数据内容】

源站原始描述:## Dataset Information The ISRUC-Sleep dataset is a comprehensive polysomnographic (PSG) dataset designed to assist researchers in sleep studies. It includes data obtained from adult participants, both healthy and those with sleep disorders. The dataset is structured into three groups: 1. Data from 100 subjects, each with one recording session. 2. Data from 8 subjects, each with two recording sessions to support longitudinal studies. 3. Data from 10 healthy subjects, each with one recording sess…

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 621.61 MB。

【主题与分类】

主题标签:classification、health、biology、time series analysis、signal processing。

【适用方向】

时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/rishitjakharia/isruc-sg1

使用许可:Other (specified in description)。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("rishitjakharia/isruc-sg1")
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 rishitjakharia/isruc-sg1
unzip isruc-sg1.zip -d isruc-sg1/

数据集大小约 12.27 GB。

数据说明

ISRUC-SLEEP 数据集是一个面向睡眠研究人员的全面公开数据集,包含多导睡眠图(PSG)等生理信号记录,用于睡眠分期和睡眠障碍研究。

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))

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案