心房颤动分类数据集

心房颤动分类数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：心房颤动,心电图,医疗分析,信号处理,健康监测,生理数据,医学研究

数据概述：
本数据集是Physionet 2017挑战赛的子集，仅包含正常窦性心律和心房颤动两类信号。数据集中的心电图（ECG）信号时长为30秒或以上，经过分割和截断处理，确保每条信号长度为30秒。数据集包含5655份单导联心电图，采样频率为300Hz，每条信号包含9000个样本。数据由AliveCor提供，适用于心房颤动检测和分类研究。

数据用途概述：
该数据集适用于心律失常检测、心房颤动分类算法开发、医疗信号处理研究等多种场景。研究人员可利用此数据集进行心电图信号分析，优化心房颤动检测模型；医疗设备开发者可基于数据集开发心电监测算法，提升健康监测设备的准确性；医学研究者可借助数据集探索心房颤动的发病机制和临床特征。此外，数据集也适合用于医学教育和培训，帮助学习者理解心电图信号特征及其临床意义。