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心脏声音数据集

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简介：
心脏声音数据集包含多种心脏音记录，旨在用于研究和开发诊断工具，帮助识别各种心血管疾病。 这段文字可以被重新表述为：包含从a到f的多个文件夹，每个文件夹里有大量的心音wav音频文件及其对应的标签数据。这些资源旨在支持机器学习和深度学习模型的心音分类任务。

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  • 心脏声音数据集
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    心脏声音数据集包含多种心脏音记录，旨在用于研究和开发诊断工具，帮助识别各种心血管疾病。 这段文字可以被重新表述为：包含从a到f的多个文件夹，每个文件夹里有大量的心音wav音频文件及其对应的标签数据。这些资源旨在支持机器学习和深度学习模型的心音分类任务。
     
  • 心脏声音信号采集电路
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    本项目设计了一种专门用于捕捉心脏声音信号的高效能电路，旨在实现对心脏健康状况的非侵入性监测与分析。通过优化音频传感器和放大滤波模块，能够清晰地获取心脏瓣膜关闭时产生的典型“嘟噜”音和其他关键声音特征，为心脏病早期诊断提供可靠依据。 为了采集心音信号，设计并开发了一种能够提取微弱心音信号的电路。
     
  • 心脏病数据.csv，UCI心脏病数据集的子集
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    这个CSV文件包含了UCI心脏病数据库中的部分数据，适用于研究和分析心脏病的相关因素及特征。 数据属性如下： - age：该朋友的年龄。 - sex：该朋友的性别（1表示男性，0表示女性）。 - cp：经历过的胸痛类型（值1代表典型心绞痛；值2代表非典型性心绞痛；值3代表非心绞痛；值4代表无症状）。 - trestbps：静息血压（入院时的毫米汞柱读数）。 - chol：该朋友的胆固醇测量结果，单位为mg/dl。 - fbs：空腹血糖水平是否大于120 mg/dl （1表示是，0表示否）。 - restecg：静息心电图检测（0代表正常；1代表有ST-T波异常；2代表根据Estes标准显示可能或确定的左心室肥大）。 - thalach：该朋友达到的最大心率值。 - exang：运动引起的心绞痛情况（1表示有过，0表示没有）。 - oldpeak：由运动引起的相对于休息时的ST抑制程度。 - slope：最高运动ST段斜率（值1代表上坡；值2代表平坦；值3代表下坡）。 - ca：荧光显影的主要血管数量（范围从0到4）。 - thal：地中海贫血病类型（3表示正常，6表示固定缺陷，7表示可逆缺陷）。 - target：是否患有心脏病（1表示有，0表示无）。
     
  • 心脏病UCI数据集
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    心脏病UCI数据集包含了用于预测个人是否患有心脏疾病的风险因素和医疗检查结果，是机器学习研究中的一个经典资源。 该数据库包含76个属性，但所有已发布的实验仅引用了其中的14个属性子集。特别是克利夫兰数据库是迄今为止机器学习研究人员使用的唯一一个数据库。“目标”字段表示患者是否患有心脏病。
     
  • 心房心脏MRI数据集.7z
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    心房心脏MRI数据集.7z包含高质量的心脏磁共振成像(MRI)图像，专注于心脏心房区域。此数据集旨在支持医学研究与教育，促进心脏病学领域的诊断和治疗进展。 Cardiac MRI Dataset 是一个心房医疗影像数据集，包含来自心脏病患者的图像资料。该数据集包括33位患者共计7980张图片，并详细标注了左心室的心内膜与外膜信息。这一数据集由IBM Research – Almaden的Brain-Inspired Computing小组于2008年发布，主要贡献者为Alexander Andreopoulos和John K. Tsotsos。相关研究论文题目是《Efficient and Generalizable Statistical Models of Shape and Appearance for Analysis of Cardiac MRI》。
     
  • UCI心脏疾病数据集
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    UCI心脏疾病数据集是由科研机构与医院合作提供的医疗数据库，用于研究和预测个体患心脏病的风险。该数据集包含患者的年龄、性别、血压等信息及是否患有心脏疾病的标签，是机器学习中分类任务的经典案例之一。 Heart Disease UCI数据集的相关详细信息可以参考这篇文章：https://blog..net/didi_ya/article/details/120196857 去掉链接后的版本如下： 关于Heart Disease UCI数据集的详细信息可以在相关文章中找到。
     
  • Framingham心脏疾病数据集
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    Framingham心脏疾病数据集是由美国国立心脏、肺和血液研究所资助的研究项目，包含大量关于心血管疾病的临床数据，用于研究预测模型。 CSV数据集通常包含表格形式的数据，用于存储或交换结构化信息。这类文件格式简单、易于解析，并且被广泛应用于数据分析和机器学习项目中。用户可以轻松地将各种类型的信息组织进CSV文件里，例如客户记录、产品目录或者实验结果等。 对于研究人员及开发者而言，利用CSV数据集进行探索性分析或是构建模型是非常常见的一种做法。这类数据集能够帮助他们更好地理解问题背景，并据此开发出更有效的解决方案或算法。
     
  • MATLAB心脏声音诊断GUI界面
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    本项目开发了一个基于MATLAB的心脏声音诊断图形用户界面（GUI），旨在简化医生对心脏杂音等异常情况进行分析和评估的过程。该系统提供直观的操作体验，帮助医疗专业人员更高效地进行心脏病的初步筛查与诊断工作。 使用MATLAB GUI编写一个程序。该程序能够实时采集心音信号（通过计算机声卡输入），或者直接读入现有的心音音频信号（wav格式）。通过对信号进行快速傅里叶变换、DB6小波滤波以及香农熵分析，给出相应的分析结果，并提供心率信息、是否有心音分裂现象及第一第二心音时间间隔是否正常等评估。此程序为测试版本，功能相对较少。
     
  • CAMUS心脏超声图像数据集，涵盖500名患者的数据
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    Camus心脏超声图像数据集包含来自500名患者的详尽信息，旨在促进心脏病学领域的心脏功能评估与疾病诊断研究。 CAMUS心脏分割超声图像数据集包含500名患者的超声数据。相关竞赛详情可访问其官方网站获取。