简介

PhysioNet 是复杂生理信号研究资源的别名，于 1999 年在美国国立卫生研究院 (NIH) 的支持下成立，如下所述。PhysioNet 资源的最初和持续使命是开展和促进生物医学研究和教育，部分是通过免费提供大量生理和临床数据以及相关开源软件。与年度心脏病学计算会议合作，PhysioNet 还举办了一系列年度挑战赛，重点研究临床和基础科学中尚未解决的问题。PhysioNet 团队成员积极参与从基础和转化角度分析生理信号的创新工作。

PhysioNet 平台由麻省理工学院计算生理学实验室的成员管理。PhysioNet 资源的另一个核心实验室是 Margret 和 H.A.贝斯以色列女执事医疗中心的雷伊非线性动力学研究所。

社区资源

PhysioNet 资源有三个紧密相互依赖的组成部分：

一个广泛的档案库（“PhysioBank”），其中包含生理信号、时间序列和相关数据的特征明确的数字记录，供生物医学研究界使用。PhysioNet 包括来自健康受试者和患有各种对公共卫生有重大影响的疾病（包括心源性猝死、充血性心力衰竭、癫痫、步态障碍、睡眠呼吸暂停和衰老）的患者的心肺、神经和其他生物医学信号集合。这些集合包括来自研究界成员开发和贡献的广泛研究的数据。PhysioNet 还包括与重症监护相关的临床和影像数据。

一个庞大且不断增长的软件库（“PhysioToolkit”），用于生理信号处理和分析、使用经典技术和基于统计物理和非线性动力学的新方法检测生理重要事件、信号的交互式显示和表征、新数据库的创建、生理信号和其他信号的模拟、分析方法的定量评估和比较以及非平衡和非平稳过程的分析。

一组流行的教程和教育材料，为探索和分析健康数据和生理信号的方法提供专家指导。这些资源的统一主题是专注于从生物医学数据中提取“隐藏”信息，提供可能具有医学诊断或预后价值或基础研究解释或预测能力的信息。

如上所述，PhysioNet 不仅是复杂生理信号研究资源的名称，也是其网站 physionet.org 的名称。该网站由资源中心建立，旨在免费、公开地传播和交换记录的生物医学信号和用于分析这些信号的开源软件，提供协作分析数据和评估拟议新算法的设施。除了提供免费的电子数据和软件访问外，PhysioNet 网站还通过在线教程提供服务和培训，以帮助入门级和更高级的用户。与年度心脏病学计算会议合作，PhysioNet 每年举办一系列挑战赛，研究人员和学生使用 PhysioNet 提供的数据和软件解决临床或基础科学领域尚未解决的问题。

PhysioNet 中包含的所有数据和软件都经过仔细审查。我们邀请您参与正在进行的审查过程。通过共享通用数据集和源形式的软件，研究界可以从访问经过许多研究人员严格审查的材料中受益。我们还邀请研究人员贡献数据和软件以供审查，并可能将其纳入我们的资源集合。提交材料前，请先查看我们的贡献者指南。

历史

从 20 世纪 70 年代中期开始，当时正在研究第一批基于微计算机的心律失常监测仪器的 PhysioNet 团队成员预见到了建立共享的、特征明确的心电图记录数据库的实用性，作为评估、迭代改进和客观比较自动心律失常分析算法的基础。经过五年的努力，MIT-BIH 心律失常数据库于 1980 年问世，该数据库很快成为同类数据库的标准参考集合，在 20 世纪 80 年代和 90 年代被全球 500 多名学术、医院和行业研究人员和开发人员使用。随后出现了其他心电图数据库，最终还出现了其他生理信号数据库。到 1999 年，麻省理工学院小组分发了包含 11 个此类集合的 CD-ROM，并参与了其他几个数据库的开发