对mit-bih心律失常数据集,在读取心拍位置和心拍标签后如何按标签类型分类剪切单个心拍保存为归一化的256*256图像
时间: 2023-11-27 20:50:31 浏览: 40
首先,你可以使用Python中的wfdb库来读取MIT-BIH心律失常数据集。具体来说,可以使用wfdb.rdann()函数来读取注释文件并获取每个心拍的位置和标签。然后,根据标签类型分类心拍,可以使用Python中的numpy库和PIL库来实现。
下面是具体的代码实现:
```python
import wfdb
import numpy as np
from PIL import Image
# 读取MIT-BIH心律失常数据集
record = wfdb.rdrecord('mitdb/100', channels=[0])
annotation = wfdb.rdann('mitdb/100', 'atr')
# 获取每个心拍的位置和标签
r_pos = annotation.sample
r_labels = annotation.symbol
# 按标签类型分类心拍
normal_r_pos = []
abnormal_r_pos = []
for i in range(len(r_labels)):
if r_labels[i] == 'N': # 正常心拍
normal_r_pos.append(r_pos[i])
else: # 异常心拍
abnormal_r_pos.append(r_pos[i])
# 剪切单个心拍并保存为归一化的256*256图像
for i in range(len(normal_r_pos)):
# 获取单个心拍的位置
r = normal_r_pos[i]
# 剪切单个心拍
r_data = record.p_signal[r-128:r+128, 0]
# 归一化
r_data = (r_data - np.min(r_data)) / (np.max(r_data) - np.min(r_data))
# 转换为256*256图像
r_img = Image.fromarray(np.uint8(r_data * 255)).resize((256, 256))
# 保存图像
r_img.save(f'normal_{i}.jpg')
```
上述代码首先使用wfdb库读取MIT-BIH心律失常数据集中的记录和注释文件。然后,根据注释文件获取每个心拍的位置和标签,并按标签类型分类心拍。最后,对于每个正常心拍,剪切单个心拍并保存为归一化的256*256图像。
需要注意的是,上述代码仅针对正常心拍进行了处理。如果需要处理异常心拍,只需要在for循环中修改处理的心拍位置即可。