ECG分析:基于深度学习的ECG心律失常分类入门(2)

本文介绍了MIT-BIH Arrhythmia Database（MITAB心电数据）的获取方法及其特点。该数据库包含48条双导联ECG记录，每条记录长度为30分钟，采样率为360 Hz，每条记录约有65万个采样点。数据中还提到标签有两种类型：一种基于心拍，另一种基于片段，用户需根据具体需求选择相应的标签文件。此外，文章还提到下一篇文章将介绍如何使用Python进行数据读取和预处理操作。

ECG分析:基于深度学习的ECG心律失常分类入门(2)

数据来源：MIT-BIH Arrhythmia Database 数据库介绍和获取

我们已经对ECG信号有了基本的了解。那么，接下来，让我们简单介绍一下我们的研究对象——MITAB心电数据。本文的呈现方式主要是通过图表进行展示，每一步骤都清晰地呈现了操作流程。

获取网站：https://www.physionet.org/ ，Data是我们获取数据的入口：

可以看到，侧栏不仅仅有ECG数据：

直接找到我们需要的ECG就好啦，

感觉内容较为冗长，但可以直接访问该资源链接：**https://www.physionet.org/content/mitdb/1.0.0/**。该数据库提供了全面的介绍，建议在下载之前，仔细阅读以确保顺利使用。在开始使用之前，建议先熟悉相关资源的布局和功能。
可以看到：

该MITAB设备包含48条双导联的ECG记录，其中除少数例外，每条记录的首次导联均为II导联，每条记录时长为30分钟，采样频率为360 Hz。计算得出，理论上应有30分钟 × 60秒/分钟 × 360 Hz = 648,000个采样点，然而，每条记录实际上包含650,000个采样点，这表明实际采样时间并非精确30分钟。

如下位置下载数据：

下面就那100信号做一个展示的一个小例子吧：

view一下：

Table选项是关于该信号的相关信息：标签数目，疾病类型，导联号等等。

点击后，用户可以自行查看相关信息。同时，用户也可以切换到其他记录，感受不同的信息。关于数据获取的具体方法就介绍到这里。

最后介绍标签体系，该数据库的标签分为两类：一类是基于心拍特征的标签，另一类是基于信号片段的标签，主要关注信号在特定时间段的动态模式。因此，根据具体需求，我们需要选择相应的标签文件。

具体如下：

还可以点开每一条记录查看标签信息：

针对所有涉及的类型标签进行汇总，所涉及的上半部分心拍标签即为此处的标签集合。

本节主要介绍如何获取ECG数据库，以了解数据来源。这个数据库中包含大量其他数据，有进一步了解的兴趣的读者可以自行探索。总体而言，这篇内容延续了冗长拖沓的风格，内容较为基础，希望后续能更加简洁明了（默念）。下一篇笔记将重点介绍如何使用Python进行数据读取和预处理操作。至此，本次总结结束。