MIT-LCP / MIT-LCP/wfdb-python

One malformed signal in mimic3 matched?

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Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
853
Fork
322
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

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--

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia riproducendo l’esempio con wfdb.rdrecord per p086831-2130-12-29-18-28n, sia dal database online sia dai file .hea e .dat locali. Esamina wfdb/io/_signal.py intorno a _check_sig_dims e confronta le dimensioni dei campioni dichiarate con i dati caricati. Il lavoro è completato quando si determina se la discrepanza ha origine in wfdb o nel file MIMIC e si registrano le evidenze.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
data
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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