文件名称：ekg
文件大小：7.1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-28 10:45:52
JupyterNotebook
心电图 依存关系 使用pipenv安装依赖项并激活virtualenv： pipenv sync pipenv shell 设置： wandb login [可选]安装tmux进行 数据预处理 对EKG和心音信号进行去噪，并保存处理后的数据以进行训练。 设置config.cfg 更改wandb_entity您wandb帐户 设置number_gpu用于超参数搜索 设置Big_Exam和Audicor_10s的目录并相应地标记文件路径 设置do_bandpass_filter = yes可以将带通滤波器应用于心音信号否则设置do_bandpass_filter = no 生成预处理数据到config.cfg output_dir目录： python3 scripts/data_preprocessing/big_exam.py python3 scripts/data_prepro
【文件预览】：
ekg-master
----.gitmodules(109B)
----Pipfile(676B)
----abnormal_detection()
--------train.py(7KB)
--------evaluation.py(5KB)
----ekg()
--------models()
--------metrics()
--------callbacks()
--------losses()
--------__init__.py(0B)
--------layers()
--------audicor_reader()
--------utils()
----Pipfile.lock(130KB)
----.env(10B)
----.gitignore(122B)
----web()
--------api()
----hazard_prediction()
--------train.py(11KB)
--------evaluation.py(7KB)
--------dataloader.py(8KB)
----README.md(14KB)
----scripts()
--------generate_report.py(2KB)
--------generate_release.sh(344B)
--------data_preprocessing()
--------generate_sweeps.py(6KB)
--------run_experiments.py(4KB)
----notebooks()
--------weighted_cindex.ipynb(4KB)
--------data_visualization.ipynb(336KB)
--------baseline.ipynb(69KB)
--------wavelet.ipynb(1.68MB)
--------predictions.ipynb(882KB)
--------grad_cam.ipynb(176KB)
----releases()
--------ekg_abnormal_detection_pre-release0.1.zip(4.82MB)
----segmentation()
--------configs.py(804B)
--------train.py(7KB)
--------sweep.yaml(830B)
--------model.py(6KB)
--------data_generator.py(5KB)
--------data.py(3KB)
----config.cfg(1KB)