One malformed signal in mimic3 matched?
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- Jupyter Notebook
- Sterne
- 853
- Forks
- 322
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Hi,
I've been using wfdb-python to parse numerics from the mimic3 waveforms database at large. I've found just one file that appears to be unreadable by wfdb, from patient p086831. Here's a minimum example (pulling from the online database):
import wfdb
rec_id = "p086831-2130-12-29-18-28n"
# rec_path = "mimic3wdb/1.0/matched/p08/p086831/"
rec_path = "mimic3wdb-matched/1.0/p08/p086831/"
rec = wfdb.rdrecord(rec_id, pn_dir=rec_path)
ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[6], line 6
4 # rec_path = "mimic3wdb/1.0/matched/p08/p086831/"
5 rec_path = "mimic3wdb-matched/1.0/p08/p086831/"
----> 6 rec = wfdb.rdrecord(rec_id, pn_dir=rec_path)
...
File .../venv/lib/python3.11/site-packages/wfdb/io/_signal.py:2051, in _check_sig_dims(sig, read_len, n_sig, samps_per_frame)
2049 for ch in range(n_sig):
2050 if len(sig[ch]) != samps_per_frame[ch] * read_len:
-> 2051 raise ValueError("Samples were not loaded correctly")
ValueError: Samples were not loaded correctly
This also occurs when pulling the respective .hea and .dat files locally and using wfdb from there.
Perhaps this is an issue with the MIMIC file itself, but I wanted to start here, since I'm not sure how to tell. Might this be a MIMIC bug, or is this a wfdb issue?
Thanks in advance--
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne damit, das Beispiel mit wfdb.rdrecord für p086831-2130-12-29-18-28n sowohl aus der Online-Datenbank als auch aus den lokalen .hea- und .dat-Dateien zu reproduzieren. Untersuche wfdb/io/_signal.py im Bereich von _check_sig_dims und vergleiche die deklarierten Sample-Dimensionen mit den geladenen Daten. Als erledigt gilt die Ermittlung, ob die Abweichung in wfdb oder in der MIMIC-Datei entsteht, sowie die Dokumentation der Belege.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- data
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100