PhysioNet-BP

简介：
PhysioNet-BP是一个专注于血压数据的研究平台，汇集了大量高质量的血压测量记录与分析工具，支持学术研究和临床应用。 连续血压预测可以利用有监督的机器学习方法，并采用以下三种生物传感器数据来预测ICU患者的血压是否处于静止状态、是否接受了血管收缩药或舒张药物：心电图（ECG）记录心脏电信号，控制心腔的膨胀和收缩；指尖光电容积描记术（PPG），基于光的技术，可以感应由心脏泵浦动作引起的血流速度变化。连续性动脉血压（ABP）波形将作为我们的“标签”。需要注意的是：记录中的波形和数字因ICU人员的选择而异。大多数情况下，这些数据集包括一个或多个ECG信号，并且通常还包括连续的动脉血压（ABP）波形、指尖光体积描记图（PPG）信号以及呼吸等其他可用波形。数值则一般包含心脏频率、呼吸频率、SpO2值、收缩压、平均血压和舒张压，以及其他相关数据。记录长度也各不相同；大多数情况下为几天，但也有一些较短或较长的记录时间跨度可以达到数周。 主要的数据集涉及多种生物信号，并且需要根据具体需求进行访问。