MIT-LCP / MIT-LCP/wfdb-python

Compute_Hr function miscalculates.

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Jupyter Notebook
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Beschreibung

I am working on the MIT-BIH records. The aim is to calculate the Heart Rate and find the maximum, minimum and the mean of the Heart rates. I extracted the ECG signal from the record, calculated the QRS peaks and calculated the Heart Rates using the compute_hr function from the wfdb package. Similarly extracted the QRS peaks from the annotation file and calculated the Heart Rates using the compute_hr function from the wfdb package. For the 101 record, the maximum Heart Rate from the annotations is 900.00bpm while the calculated qrs indices gave a maximum Heart rate of 111.3402bpm. I have this issue with many other records.

Python code:

record = wfdb.rdrecord(record_path, channels=[0])                                                                                                                                                                 
ann_ref = wfdb.rdann(record_path,'atr')
qrs_inds = processing.gqrs_detect(sig=record.p_signal[:,0], fs=record.fs)

heart_rate_wfdb = processing.compute_hr(sig_len=record.p_signal.shape[0], qrs_inds=qrs_inds, fs=record.fs)
heart_rate_wfdb = heart_rate_wfdb[np.logical_not(np.isnan(heart_rate_wfdb))]
heart_rate_min = "{0:.4f}".format(np.amin(heart_rate_wfdb))
heart_rate_max = "{0:.4f}".format(np.amax(heart_rate_wfdb))
heart_rate_mean = "{0:.4f}".format(np.mean(heart_rate_wfdb))

ref_heart_rate_wfdb = processing.compute_hr(sig_len=record.p_signal.shape[0], qrs_inds=ann_ref.sample[1:], fs=record.fs)
ref_heart_rate_wfdb = ref_heart_rate_wfdb[np.logical_not(np.isnan(ref_heart_rate_wfdb))]
ref_heart_rate_min = "{0:.4f}".format(np.amin(ref_heart_rate_wfdb))
ref_heart_rate_max = "{0:.4f}".format(np.amax(ref_heart_rate_wfdb))
ref_heart_rate_mean = "{0:.4f}".format(np.mean(ref_heart_rate_wfdb))`

Can someone tell me what is that I am doing wrong?

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne am Einstiegspunkt processing.compute_hr und reproduziere den Vergleich mit record 101, qrs_inds und ann_ref.sample[1:] aus dem Issue. Prüfe, wie die beiden QRS-Indexeingaben unterschiedliche Herzfrequenzextrema erzeugen; als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die Abweichung erklärt ist und jeder bestätigte Fehler durch einen Regressionstest abgedeckt ist.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
data
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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