数据集介绍

数据集介绍

内容

该数据集由来自心跳分类中两个著名数据集 MIT-BIH 心律失常数据集和 PTB 诊断心电图数据库的两个心跳信号集合组成。两个集合中的样本数量足以训练深度神经网络。

该数据集已用于使用深度神经网络架构探索心跳分类，并观察其上的一些迁移学习能力。对于正常情况和受不同心律失常和心肌梗塞影响的情况，信号对应于心跳的心电图(ECG)形状。这些信号经过预处理和分段，每个分段对应一个心跳。

数据注解

心律失常数据集

样本数：109446

类别数：5

采样频率：125Hz

数据来源：Physionet 的 MIT-BIH 心律失常数据集

类：['N'：0，'S'：1，'V'：2，'F'：3，'Q'：4]

PTB 诊断心电图数据库

样本数：14552

类别数：2

采样频率：125Hz

数据来源：Physionet 的 PTB 诊断数据库

备注：所有样本都被裁剪、下采样并在必要时用零填充到 188 的固定维度。

数据文件

该数据集由一系列 CSV 文件组成。这些 CSV 文件中的每一个都包含一个矩阵，每一行代表数据集该部分中的一个示例。每行的最后一个元素表示该示例所属的类。

致谢

Mohammad Kachuee、Shayan Fazeli 和 Majid Sarrafzadeh。 “心电图心跳分类：一种深度可转移的表示。” arXiv 预印本 arXiv:1805.00794 (2018)。