Compute_Hr function miscalculates.
Nadie ha tomado este issue todavía.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 853
- Forks
- 322
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
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?
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza en el punto de entrada processing.compute_hr y reproduce la comparación utilizando record 101, qrs_inds y ann_ref.sample[1:] del issue. Comprueba cómo las dos entradas de índices QRS producen extremos de frecuencia cardíaca diferentes; el trabajo estará terminado cuando se explique la discrepancia y cualquier defecto confirmado esté cubierto por una prueba de regresión.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 35/100