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EchoNet-Dynamic 数据集：心跳动态影像数据集

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简介：
EchoNet-Dynamic 是一个专门用于心脏超声心动图分析的数据集，包含大量心跳动态影像及注释信息，旨在促进心脏病学相关研究与应用的发展。 本数据集由斯坦福大学提供，旨在为医学机器学习领域的心脏运动动态分析研究提供资源。相关文档包括《STANFORD UNIVERSITY SCHOOL OF MEDICINE ECHONET-DYNAMIC DATASET RESEARCH USE AGREEMENT》、《video-based AI for beat-to-beat assessment of cardiac function》以及在2019年NeuroIPS ML4H Workshop上发布的论文。

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  • EchoNet-Dynamic 数据集：心跳动态影像数据集
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    EchoNet-Dynamic 是一个专门用于心脏超声心动图分析的数据集，包含大量心跳动态影像及注释信息，旨在促进心脏病学相关研究与应用的发展。 本数据集由斯坦福大学提供，旨在为医学机器学习领域的心脏运动动态分析研究提供资源。相关文档包括《STANFORD UNIVERSITY SCHOOL OF MEDICINE ECHONET-DYNAMIC DATASET RESEARCH USE AGREEMENT》、《video-based AI for beat-to-beat assessment of cardiac function》以及在2019年NeuroIPS ML4H Workshop上发布的论文。
     
  • 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。
     
  • 数据集共享 | IWR1642呼吸心跳数据集
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    本数据集包含IWR1642传感器捕捉的人体呼吸与心跳信号，旨在促进雷达技术在健康监测领域的研究与应用。 由于疫情的影响，一些人无法返回学校的实验室进行实验。因此我提前采集了一些数据供大家用于算法分析与验证。以下是文件名： - one_1.5m_slow_1.bin：单个成年男性在距离1.5米处慢速呼吸的第一组数据。 - one_1.5m_slow_2.bin：同上，第二组数据。 - one_1.5m_slow_3.bin：同上，第三组数据。 - one_1.5m_slow_4.bin：同上，第四组数据。 - one_1.5m_slow_5.bin：同上，第五组数据。 - one_1.5m_common_1.bin ：单个成年男性在距离1.5米处正常呼吸的第一组数据。 - one_1.5m_common_2.bin ：同上，第二组数据。 - one_1.5m_common_3.bin ：同上，第三组数据。 - one_1.5m_common_4.bin ：同上，第四组数据。 - one_1.5m_common_5.bin ：同上，第五组数据。
     
  • 心电图心跳数据集.zip
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    本数据集包含大量标准化的心电图心跳记录，旨在为心脏病的研究与诊断提供支持。涵盖了正常及异常的心跳模式，适用于机器学习模型训练和医学研究。 心电图（ECG或EKG）是一种广泛用于检测心脏健康状况的医学诊断技术，它记录了心脏电生理活动随时间的变化情况。heartbeat心电图数据集包含了一个专门用于心电图分析的数据包，适用于进行二分类任务，比如判断心跳是否异常。该数据集分为两个部分：训练集（ptbdb_train.csv）和验证集（ptbdb_test.csv），均为CSV格式，便于使用编程语言如Python进行处理。 CSV是一种通用的、轻量级的数据存储格式，其内容由逗号分隔，每一行代表一个数据记录，列则表示不同的属性。在心电图数据集中，每一条记录可能包含多个特征，例如时间序列上的电压值、心率和周期等信息。这些特征用于训练机器学习模型，并进行相应的评估。 深度学习是现代人工智能的一个重要分支，在图像识别和信号处理方面表现出色。在这个心电图数据集上，可以构建深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来自动提取特征并进行分类。CNN适用于捕捉时空序列中的模式，而RNN则擅长处理时间序列数据，在处理类似心电图这类的序列数据时可能会取得良好效果。 在训练过程中，需要对CSV文件的数据预处理步骤包括：导入数据、将其转化为适合模型训练的格式，并且将连续的心电图信号归一化到特定范围。此外还需要进行特征选择和创建新的有信息性的特征等操作。通常会使用交叉验证来评估模型性能，防止过拟合并调整超参数以优化模型。验证集（ptbdb_test.csv）则用来在训练完成后测试模型的泛化能力。 对于不平衡的二分类问题，除了准确率、精确率和召回率外，还可能关注AUC-ROC曲线和阈值选择等评估指标。当满足性能指标后，最终构建出的模型可用于实际应用中辅助医生诊断心律失常等问题。 heartbeat心电图数据集为研究心电图分析以及深度学习算法提供了宝贵的资源。科研人员和开发者可以利用这个数据集来构建并优化模型，以实现更准确的心脏健康评估，并推动医疗领域的智能化发展。
     
  • LUNA16（影像数据集）
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    LUNA16是一份包含大量胸部CT扫描图像的数据集，专为肺结节检测与分析而设计，是科研人员开发和测试相关算法的重要资源。 请提供您需要我帮助重写的文字内容，以便我能更好地完成任务。
     
  • 胸部CT扫描影像数据集-数据集
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    本数据集包含大量胸部CT扫描图像，旨在为医学研究和AI模型训练提供高质量的数据支持，助力肺部疾病早期诊断与分析。 这是一个关于胸部癌检测的项目，使用机器学习和深度卷积神经网络（CNN）。我们通过AI模型分类和诊断病人是否患有癌症，并提供有关癌症类型和治疗方法的信息。为了启动这个项目，我们需要收集大量数据并进行清理以供CNN模型使用。为此，我从多个资源中获取了相关数据集，例如chest-ctscan-images_datasets.txt 和 chest-ctscan-images_datasets.zip等文件。
     
  • 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。
     
  • 遥感影像数据集
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    遥感影像数据集是一系列通过卫星或飞机等平台获取的地表观测图像集合，涵盖不同地区、时期及光谱范围，广泛应用于环境监测、城市规划和自然资源管理等领域。 遥感图像数据集采用tif格式，适用于图像融合、图像分割等领域，非常实用。
     
  • RUIE水下影像数据集
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    RUIE水下影像数据集是一套专门针对水下环境优化的图像集合，旨在促进水下视觉技术的研究与应用发展。 水下图像数据集Realworld-Underwater-Image-Enhancement-RUIE-Benchma可以从相关博文中的GitHub链接下载。此资源作为备用下载使用。
     
  • UCMerced_LandUse遥感影像数据集
    优质
    简介：UCMerced_LandUse 遥感影像数据集是一套针对土地利用多样性的高质量遥感图像集合，适用于土地覆盖分类与变化检测等研究领域。 本资源是UCMerced_LandUse遥感图像数据集，包含21类图像，每类有100张图片。该数据集可用于土地资源分类。