marques/Quality_Relabel
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mmmistgun 2022-04-13 22:34:21 +08:00
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@ -6,8 +6,8 @@ Quality_Relabel 主目录
├── Data 数据 ├── Data 数据
│ ├── BCG │ ├── BCG
│ ├── BCG_label │ ├── BCG_label
│ ├── ECG │ ├── PSG
│ └── ECG_label │ └── PSG_label
├── history 存放历史记录 ├── history 存放历史记录
│ └── history.log 历史记录 │ └── history.log 历史记录
├── utils 基本库 ├── utils 基本库
@ -28,16 +28,18 @@ Quality_Relabel 主目录
| 事件代码 | 事件 | 颜色 | | 事件代码 | 事件 | 颜色 |
| :------: | :------------: | :--: | | :------: | :------------: | :--: |
| 0 | 背景 | 蓝色 | | 0 | 背景 | 黑色 |
| 1 | 低通气 | 粉色 | | 1 | 低通气 | 粉色 |
| 2 | 中枢性呼吸暂停 | 橙色 | | 2 | 中枢性呼吸暂停 | 蓝色 |
| 3 | 阻塞型呼吸暂停 | 红色 | | 3 | 阻塞型呼吸暂停 | 红色 |
| 4 | 混合型呼吸暂停 | 灰色 | | 4 | 混合型呼吸暂停 | 灰色 |
| 5 | 血氧饱和度下降 | 绿色 | | 5 | 血氧饱和度下降 | 绿色 |
## 示例
![image-20220413222914515](H:\pycharm\sleep\Quality_Relabel\README\img\image-20220413222914515.png)
## 注意事项 ## 注意事项
@ -61,7 +63,7 @@ Quality_Relabel 主目录
1. ~~完成启动入口(预计半天)~~ 1. ~~完成启动入口(预计半天)~~
2. ~~完成参数说明(预计半天)~~ 2. ~~完成参数说明(预计半天)~~
3. 导出PSG所有标签(额外的工作) 3. ~~导出PSG所有标签(额外的工作)~~
4. 迁移BCG标签，中文字符切换目前已经完成目前存在ubuntu，需要文件重命名(预计一小时) 4. ~~迁移BCG标签，中文字符切换目前已经完成目前存在ubuntu，需要文件重命名(预计一小时)~~
5. ~~完成日志记录模块(预计半天)~~ 5. ~~完成日志记录模块(预计半天)~~

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utils/Quality_Relabel.py
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@ -57,11 +57,11 @@ class Quality_Relabel:
# 设定事件和其对应颜色 # 设定事件和其对应颜色
# event_code color event # event_code color event
# 0 蓝色 背景 # 0 黑色 背景
# 1 粉色 低通气 # 1 粉色 低通气
# 2 橙色 中枢性 # 2 蓝色 中枢性
# 3 红色 阻塞型 # 3 红色 阻塞型
# 4 红色 混合型 # 4 灰色 混合型
# 5 绿色 血氧饱和度下降 # 5 绿色 血氧饱和度下降
color_cycle = ["black", "pink", "blue", "red", "grey", "green"] color_cycle = ["black", "pink", "blue", "red", "grey", "green"]
assert len(color_cycle) == len(base_event) + 1, "基础事件数量与颜色数量不一致" assert len(color_cycle) == len(base_event) + 1, "基础事件数量与颜色数量不一致"
@ -206,7 +206,7 @@ class Quality_Relabel:
for one_data in tqdm(df.index, ncols=80): for one_data in tqdm(df.index, ncols=80):
one_data = df.loc[one_data] one_data = df.loc[one_data]
# 通过开始事件推算事件起始点与结束点 # 通过开始时间推算事件起始点与结束点
event_start_time = datetime.strptime(one_data["Date"] + " " + one_data["Time"], '%Y/%m/%d %H:%M:%S') event_start_time = datetime.strptime(one_data["Date"] + " " + one_data["Time"], '%Y/%m/%d %H:%M:%S')
SP = (event_start_time - self.ecg_start_time).seconds SP = (event_start_time - self.ecg_start_time).seconds
# 对括号进行切分，避免Duration 20 (20) 这种带括号的问题 # 对括号进行切分，避免Duration 20 (20) 这种带括号的问题
@ -364,6 +364,7 @@ class Quality_Relabel:
mask = self.bcg_event_label[SP * self.frequency:EP * self.frequency] == j mask = self.bcg_event_label[SP * self.frequency:EP * self.frequency] == j
else: else:
mask = self.ecg_event_label[SP * self.frequency:EP * self.frequency] == j mask = self.ecg_event_label[SP * self.frequency:EP * self.frequency] == j
if event_show_under: if event_show_under:
min_point = self.signal_select[channel][SP * self.frequency:EP * self.frequency].min() min_point = self.signal_select[channel][SP * self.frequency:EP * self.frequency].min()
len_segment = EP * self.frequency - SP * self.frequency len_segment = EP * self.frequency - SP * self.frequency