PTB-XL心电信号处理
本资源库提供了PTB-XL心电数据集的处理方法和相关代码实现，旨在帮助研究人员和开发者高效利用这个大型公开的心电信号数据集。PTB-XL是一个涵盖了广泛的病理和正常心电图的数据库，适合进行心电图的机器学习和深度学习研究。数据集包含18,885名患者共计21,837条12导联的ECG记录，具有详细的元数据和全面的病人信息，采样频率包括500Hz和100Hz两种版本。
数据集概述
PTB-XL数据来源于1989年至1996年间通过专业设备收集的心电信号，数据经过加工处理，确保匿名且遵循HIPAA标准。它被广泛用于心电图的异常检测与分类研究，涵盖正常的ECG、心肌梗死、ST-T改变、传导障碍和心室肥厚等多种诊断类别。
主要内容
- 数据结构：数据集按照特定结构组织，包括
ptbxl_database.csv、scp_statements.csv和按采样率区分的波形文件夹。 - 预处理：详细讲解了数据预处理流程，包括平滑滤波、50Hz陷波滤除、R波检测、基线漂移校正等关键步骤。
- 机器学习模型：示例中使用了随机森林分类器，实现了对不同类型心电图的分类，展现了如何处理数据不平衡问题，并运用PCA降维提高模型效率。
- 代码资源：所有相关代码已上传至GitHub，方便使用者直接应用或修改以适应自己的研究需求。同时也提供了百度网盘备份链接以便快速获取。
如何使用
- 获取数据：通过指定链接下载PTB-XL数据集压缩文件。
- 数据预处理：参考提供的
dataPreprocess.ipynbJupyter Notebook，执行预处理脚本。 - 构建模型：利用
mlModel.ipynb文件中的指导构建和训练机器学习模型。 - 调整优化：可根据实际需求调整数据增强策略、选择合适的分类模型等。
注意事项
- 在使用数据前，请确保理解数据的版权和使用条款，尊重原作者的辛勤工作。
- 实际应用中，考虑数据隐私和伦理要求，尤其是在处理敏感医疗信息时。
- 推荐在理解数据集的结构和特点后再进行深入分析，以保证研究的有效性和可靠性。
通过本资源库的学习和实践，您将能够掌握处理PTB-XL心电信号数据的基本技巧，为进一步的科研和应用打下坚实的基础。