Cardiac-CLIP是一个专为3D心脏CT图像设计的多模态基础模型，旨在解决心脏疾病诊断中的复杂问题。该模型通过大规模真实临床数据和公开数据集进行预训练，包括11,106个真实世界心脏CT扫描和5,535个胸部CT扫描，每个扫描都与放射科医生撰写的诊断报告配对。Cardiac-CLIP采用两阶段预训练策略，首先通过3D掩码自编码器进行自监督表示学习，然后通过对比学习对齐视觉和文本表示。为了全面

arXiv2025-07-30 更新2110

deepsynthbody/deepfake-ecg-small

心电图

深度伪造

该仓库包含了一个小版本的ECG数据集，该数据集被分为训练集、验证集和测试集。数据集以CSV文件和对应的ECG数据文件（.asc格式）提供。ECG数据文件被组织在单独的文件夹中，分别对应训练集、验证集和测试集。训练集包含10,000条记录，验证集和测试集各包含2,500条记录，每条记录都包含元数据和对应的ECG文件名。

Hugging Face2024-06-13 更新490

Electrocardiographic Findings in Brazilian Adults without Heart Disease: ELSA-Brasil

心电图

巴西成年人健康

Abstract Background: The electrocardiogram (ECG) is widely used in population-based studies. However, there are few studies on electrocardiographic findings in Latin America and in Brazil. The Brazili

DataCite Commons2020-08-31 更新140

PULSE-ECG/ECGInstruct

心电图

医学图像识别

ECGInstruct是一个全面且大规模的指令调优数据集，专为心电图图像解读设计。该数据集中的心电图图像是从原始信号记录生成的，并包含模拟现实世界打印心电图图像的各种失真。数据集经过精心策划，来源于临床医生定义的心电图任务、原始诊断、临床报告和多种任务类型。为确保高质量，还应用了额外的检查来过滤掉得分较低的指令。

Hugging Face2024-10-28 更新1350

willxxy/ecg-instruct-pulse-250-2500

心电图

医疗数据

这是一个基于患者信息进行分层划分的五折随机划分数据集，来源于ECG-Instruct Pulse数据集。数据集没有在训练集和测试集之间共享任何患者信息。数据集的特征包括心电图路径、文本和名称。它被分为五个训练集和测试集，每个集合都包含809274个示例和346832个示例。数据集的下载大小为1,604,617,834字节，总数据大小为4,757,324,640字节。

Hugging Face2025-08-12 更新160

PTB Diagnostic ECG Database

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