Classification of 12-lead ECGs: The PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2020 1.0.2
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E09529 12 500 5000
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 -9 13355 0 I
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 131 7369 0 II
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 141 -4463 0 III
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 -61 -9897 0 aVR
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 -75 -24790 0 aVL
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 136 -31324 0 aVF
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 14 -23880 0 V1
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 -3294 6241 0 V2
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 -53 5724 0 V3
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 -102 26402 0 V4
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 -195 8601 0 V5
E09529.mat 16x1+24 1000.0(0)/mV 16 0 -248 -4541 0 V6
# Age: 50
# Sex: Male
# Dx: 164873001,67741000119109,111975006
# Rx: Unknown
# Hx: Unknown