BP-ANN: Dataset preprocesado (PPG/ECG/ABP) para estimación no invasiva de presión arterial

Dataset preprocesado a partir del Cuff-Less Blood Pressure Estimation Dataset(Kachuee et al., 2015, UCI Machine Learning Repository, CC BY 4.0,https://doi.org/10.24432/C5B602), en sí mismo derivado del MIMIC-II WaveformDatabase (PhysioNet). Contiene señales de PPG, ECG (derivación II) y ABP invasiva, segmentadas latidoa latido (ventanas de 500 muestras @ 125 Hz), utilizadas en el Proyecto Final deBioingeniería "Evaluación del ajuste de un modelo de aprendizaje automático para estimación de la presión arterial orientado a reducir el inflado del manguito en dispositivos MAPA" (UNER, 2026). Repositorio de código asociado: https://github.com/JuanGrigolatto/BP-ANNPipeline de preprocesamiento: src/features/data_processing/Procesamiento_por_picos.py Ver README.txt incluido en este paquete para la descripción completa de cadaarchivo y cómo usarlos con los scripts del repositorio. Cita del dataset original:Kachuee, M., Kiani, M. M., Mohammadzade, H., & Shabany, M. (2015).Cuff-Less Blood Pressure Estimation [Dataset]. UCI Machine Learning Repository.https://doi.org/10.24432/C5B602