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心房心脏MRI数据集.7z

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简介：
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》。

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  • 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》。
     
  • 心脏病MRI影像数据集
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    本数据集包含大量心脏病患者的高质量MRI影像资料，旨在支持医学研究与诊断技术的发展，促进心血管疾病的早期检测和治疗。 Cardiac MRI 是一种用于心脏病患者心房的医疗影像数据，并包含其左心室的心内膜和外膜图像标注。该数据集包括33位患者的案例，共有7980张图像。作者发布的数据集是经过处理后的 Matlab 数据文件，而非原始图像文件。
     
  • 心脏分割在MRI图像中 - 数据集
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    本数据集专注于心脏分割技术在磁共振成像（MRI）中的应用研究，提供详细的MRI图像及对应的心脏标注信息。旨在促进医学影像分析领域的学术交流和技术进步。 MRI图像中的心脏分割涉及使用特定的数据集进行研究和分析。相关的数据集文件包括Heart Segmentation in MRI Images_datasets.txt 和 Heart Segmentation in MRI Images_datasets.zip。这些资源对于开展基于MRI的心脏区域自动识别与标注的研究非常有用。
     
  • 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。
     
  • 心脏心跳分类的心电图数据集
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    本数据集包含各类心脏心跳的心电图记录，旨在为心脏病的研究与诊断提供详实的数据支持，涵盖正常及异常心律情况。 用于心跳分类的分段和预处理心电图信号的数据集由两个著名数据集构成：MIT-BIH 心律失常数据集和 PTB 诊断心电图数据库。 **MIT-BIH 心律失常数据集** - 样本数：109446 - 类别数：5 - 采样频率：125Hz 该数据集中包含的心跳信号对应于正常情况及受不同类型心律失常影响的情况。每个样本经过预处理和分段，以便深度神经网络进行训练。 **PTB 诊断心电图数据库** - 样本数：14552 - 类别数：2 - 采样频率：125Hz 该数据集中的心跳信号同样对应于特定的心脏状况。每个样本经过裁剪、下采样，并在必要时用零填充至固定维度（长度为188），以便进行深度神经网络训练。 这两个集合的数据量足以支持使用深度学习架构探索心跳分类，以及观察其迁移学习能力。
     
  • 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。