摘要：多模态心血管风险数据集是一个面向心脏疾病风险预测和智能辅助诊断研究的综合型医学数据集。
数据集概述
多模态心血管风险数据集是一个面向心脏疾病风险预测和智能辅助诊断研究的综合型医学数据集。该数据集包含4327条病例记录，将心电图图像与临床信息、生理指标、血流动力学参数、生物标志物以及心电图特征进行融合，为心血管疾病的综合分析提供多维度数据支持。每条记录对应一个患者病例，包含结构化健康信息和对应心电图图像参考，可用于心血管状态评估、疾病分类和医学人工智能模型研究。
数据结构与关键特征
该数据集包含22列特征，主要包括患者基本信息、临床测量指标、生物标志物、心电图参数和图像信息。人口统计特征包括年龄和性别；血流动力学特征包括心率、收缩压和舒张压；实验室指标包括胆固醇、葡萄糖和肌钙蛋白水平；心电图特征包括PR间期、QRS波群时限、QT间期、P波时限、T波时限、ST段水平、RR间期以及HRV相关指标（SDNN、RMSSD）。此外，数据还包含R波峰值振幅、S波振幅和心电图图像路径等信息。目标变量为心血管疾病分类标签，包括正常、异常心跳、心肌梗死以及心肌梗死后病史四类。
应用价值与研究方向
该数据集可应用于医学人工智能、心电图智能分析和心血管风险预测研究。通过融合临床数据、生物标志物和ECG图像信息，可开展心脏疾病分类、风险评估、异常心律检测和多模态医学影像分析等任务。结合深度学习模型（如CNN、Transformer、多模态融合网络等），可以进一步探索心电图自动诊断、个体化风险预测和智能辅助决策系统开发，为早期心血管疾病筛查和精准医疗提供技术支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-413
文件大小：190M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
评论(0)