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摘要：该数据集整合了PhysioNet平台的MIT-BIH心律失常数据库和PTB诊断心电图数据库，包含正常心跳、不同类型心律失常及心肌梗死相关的心电信号。

数据集概述

该数据集整合了PhysioNet平台的MIT-BIH心律失常数据库和PTB诊断心电图数据库，包含正常心跳、不同类型心律失常及心肌梗死相关的心电信号。原始连续心电图经过滤波、心拍定位、分割和标准化处理，使每条样本对应一次完整心跳，主要用于深度学习心拍分类、异常心电检测及跨数据库迁移学习研究。

数据结构与关键特征

数据集主要包含三个CSV文件：不平衡主训练集mental_heath_unbanlanced.csv共49,612条文本，其中正常18,391条、抑郁14,506条、自杀倾向11,212条、焦虑5,503条；平衡测试集mental_health_combined_test.csv共992条文本，每类248条；特征工程数据集mental_heath_feature_engineered.csv除Unique_ID、text和status字段外，还包含文本长度、词语数量、URL数量、表情符号数量、特殊字符数量、连续标点数量及平均词长等统计特征。数据已删除缺失与重复记录、规范文本格式并统一四类标签，其他心理状态类别被排除，以维持清晰的分类空间。

应用价值与研究方向

该数据集可用于心理健康文本四分类、自杀风险语言线索识别、情感分析、特征重要性研究以及自然语言处理模型教学。研究人员可以比较传统文本特征与BERT、RoBERTa、Transformer等深度语义模型，探索类别加权、重采样、数据增强、混合特征融合、模型解释、公平性评估和跨平台泛化等方向。由于标签来源于网络社区而非临床诊断，且可能受到语言歧义、文化差异和标注噪声影响，该数据集仅适用于科研与教育，不应直接用于临床诊断、危机干预或自动化医疗决策。

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-714
文件大小：47M
原创声明：本数据集为整理作品