MIT-LCP / MIT-LCP/wfdb-python

One malformed signal in mimic3 matched?

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Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
853
Forks
322
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Descripción

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--

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Empieza reproduciendo el ejemplo con wfdb.rdrecord para p086831-2130-12-29-18-28n, tanto desde la base de datos en línea como desde los archivos .hea y .dat locales. Inspecciona wfdb/io/_signal.py alrededor de _check_sig_dims y compara las dimensiones de muestra declaradas con los datos cargados. Se considera terminado cuando se determine si la discrepancia se origina en wfdb o en el archivo de MIMIC y se registren las pruebas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
python
Área
data
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bastante claro
Aptitud para principiantes
35/100

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