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基于KerasConv1D心電圖檢測開源教程

AI科技大本營 ? 2019-06-10 15:48 ? 次閱讀

本實戰內容取自筆者參加的首屆中國心電智能大賽項目,初賽要求為設計一個自動識別心電圖波形算法。筆者使用Keras框架設計了基于Conv1D結構的模型,并且開源了代碼作為Baseline。內容包括數據預處理,模型搭建,網絡訓練,模型應用等,此Baseline采用最簡單的一維卷積達到了88%測試準確率。有多支隊伍在筆者基線代碼基礎上調優取得了優異成績,順利進入復賽。

數據介紹

下載完整的訓練集和測試集,共1000例常規心電圖,其中訓練集中包含600例,測試集中共400例。該數據是從多個公開數據集中獲取。參賽團隊需要利用有正常/異常兩類標簽的訓練集數據設計和實現算法,并在沒有標簽的測試集上做出預測。

該心電數據的采樣率為500 Hz。為了方便參賽團隊用不同編程語言都能讀取數據,所有心電數據的存儲格式為MAT格式。該文件中存儲了12個導聯的電壓信號。訓練數據對應的標簽存儲在txt文件中,其中0代表正常,1代表異常。

賽題分析

簡單分析一下,初賽的數據集共有1000個樣本,其中訓練集中包含600例,測試集中共400例。其中訓練集中包含600例是具有label的,可以用于我們訓練模型;測試集中共400例沒有標簽,需要我們使用訓練好的模型進行預測。

賽題就是一個二分類預測問題,解題思路應該包括以下內容

數據讀取與處理

網絡模型搭建

模型的訓練

模型應用與提交預測結果

實戰應用

經過對賽題的分析,我們把任務分成四個小任務,首先第一步是:

1.數據讀取與處理

該心電數據的采樣率為500 Hz。為了方便參賽團隊用不同編程語言都能讀取數據,所有心電數據的存儲格式為MAT格式。該文件中存儲了12個導聯的電壓信號。訓練數據對應的標簽存儲在txt文件中,其中0代表正常,1代表異常。

我們由上述描述可以得知,

我們的數據保存在MAT格式文件中(這決定了后面我們要如何讀取數據)

采樣率為500 Hz(這個信息并沒有怎么用到,大家可以簡單了解一下,就是1秒采集500個點,由后面我們得知每個數據都是5000個點,也就是10秒的心電圖片)

12個導聯的電壓信號(這個是指采用12種導聯方式,大家可以簡單理解為用12個體溫計量體溫,從而得到更加準確的信息,下圖為導聯方式簡單介紹,大家了解下即可。要注意的是,既然提供了12種導聯,我們應該全部都用到,雖然我們僅使用一種導聯方式也可以進行訓練與預測,但是經驗告訴我們,采取多個特征會取得更優效果)

數據處理函數定義:

import kerasfrom scipy.io import loadmatimport matplotlib.pyplot as pltimport globimport numpy as npimport pandas as pdimport mathimport osfrom keras.layers import *from keras.models import *from keras.objectives import *BASE_DIR = “preliminary/TRAIN/”#進行歸一化def normalize(v): return (v - v.mean(axis=1).reshape((v.shape[0],1))) / (v.max(axis=1).reshape((v.shape[0],1)) + 2e-12)loadmat打開文件def get_feature(wav_file,Lens = 12,BASE_DIR=BASE_DIR): mat = loadmat(BASE_DIR+wav_file) dat = mat[“data”] feature = dat[0:12] return(normalize(feature).transopse())#把標簽轉成oneHot形式def convert2oneHot(index,Lens): hot = np.zeros((Lens,)) hot[index] = 1 return(hot)TXT_DIR = “preliminary/reference.txt”MANIFEST_DIR = “preliminary/reference.csv”

讀取一條數據進行顯示

if name__ == “__main”: dat1 = get_feature(“preliminary/TRAIN/TRAIN101.mat”) print(dat1.shape) #one data shape is (12, 5000) plt.plt(dat1[:,0]) plt.show()

我們由上述信息可以看出每種導聯都是由5000個點組成的列表,12種導聯方式使每個樣本都是12*5000的矩陣,類似于一張分辨率為12x5000的照片。

我們需要處理的就是把每個讀取出來,歸一化一下,送入網絡進行訓練可以了。

標簽處理方式

def create_csv(TXT_DIR=TXT_DIR): lists = pd.read_csv(TXT_DIR,sep=r“\t”,header=None) lists = lists.sample(frac=1) lists.to_csv(MANIFEST_DIR,index=None) print(“Finish save csv”)

我這里是采用從reference.txt讀取,然后打亂保存到reference.csv中,注意一定要進行數據打亂操作,不然訓練效果很差。因為原始數據前面便簽全部是1,后面全部是0

數據迭代方式

Batch_size = 20def xs_gen(path=MANIFEST_DIR,batch_size = Batch_size,train=True):img_list = pd.read_csv(path)if train : img_list = np.array(img_list)[:500] print(“Found %s train items.”%len(img_list)) print(“list 1 is”,img_list[0]) steps = math.ceil(len(img_list) / batch_size) # 確定每輪有多少個batchelse: img_list = np.array(img_list)[500:] print(“Found %s test items.”%len(img_list)) print(“list 1 is”,img_list[0]) steps = math.ceil(len(img_list) / batch_size) # 確定每輪有多少個batchwhile True: for i in range(steps): batch_list = img_list[i * batch_size : i * batch_size + batch_size] np.random.shuffle(batch_list) batch_x = np.array([get_feature(file) for file in batch_list[:,0]]) batch_y = np.array([convert2oneHot(label,2) for label in batch_list[:,1]]) yield batch_x, batch_y

數據讀取的方式我采用的是生成器的方式,這樣可以按batch讀取,加快訓練速度,大家也可以采用一下全部讀取,看個人的習慣了

2.網絡模型搭建

數據我們處理好了,后面就是模型的搭建了,我使用keras搭建的,操作簡單便捷,tf,pytorch,sklearn大家可以按照自己喜好來。

網絡模型可以選擇CNN,RNN,Attention結構,或者多模型的融合,拋磚引玉,此Baseline采用的一維CNN方式,一維CNN學習地址

模型搭建

TIME_PERIODS = 5000num_sensors = 12def build_model(input_shape=(TIME_PERIODS,num_sensors),num_classes=2): model = Sequential() #model.add(Reshape((TIME_PERIODS, num_sensors), input_shape=input_shape)) model.add(Conv1D(16, 16,strides=2, activation=‘relu’,input_shape=input_shape)) model.add(Conv1D(16, 16,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(64, 8,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(Conv1D(64, 8,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(128, 4,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(Conv1D(128, 4,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(256, 2,strides=1, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(Conv1D(256, 2,strides=1, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(GlobalAveragePooling1D()) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(num_classes, activation=‘softmax’)) return(model)

用model.summary()輸出的網絡模型為

訓練參數比較少,大家可以根據自己想法更改。

3.網絡模型訓練

模型訓練

if name__ == “__main”: “”“dat1 = get_feature(”TRAIN101.mat“) print(”one data shape is“,dat1.shape) #one data shape is (12, 5000) plt.plot(dat1[0]) plt.show()”“” if (os.path.exists(MANIFEST_DIR)==False): create_csv() train_iter = xs_gen(train=True) test_iter = xs_gen(train=False) model = build_model() print(model.summary()) ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=‘best_model.{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.h5’, monitor=‘val_acc’, save_best_only=True,verbose=1) model.compile(loss=‘categorical_crossentropy’, optimizer=‘adam’, metrics=[‘accuracy’]) model.fit_generator( generator=train_iter, steps_per_epoch=500//Batch_size, epochs=20, initial_epoch=0, validation_data = test_iter, nb_val_samples = 100//Batch_size, callbacks=[ckpt], )

訓練過程輸出(最優結果:loss: 0.0565 - acc: 0.9820 - val_loss: 0.8307 - val_acc: 0.8800)

Epoch 10/2025/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.2329 - acc: 0.9040 - val_loss: 0.4041 - val_acc: 0.8700Epoch 00010: val_acc improved from 0.85000 to 0.87000, saving model to best_model.10-0.87.h5Epoch 11/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1633 - acc: 0.9380 - val_loss: 0.5277 - val_acc: 0.8300Epoch 00011: val_acc did not improve from 0.87000Epoch 12/2025/25 [==============================] - 1s 40ms/step - loss: 0.1394 - acc: 0.9500 - val_loss: 0.4916 - val_acc: 0.7400Epoch 00012: val_acc did not improve from 0.87000Epoch 13/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1746 - acc: 0.9220 - val_loss: 0.5208 - val_acc: 0.8100Epoch 00013: val_acc did not improve from 0.87000Epoch 14/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1009 - acc: 0.9720 - val_loss: 0.5513 - val_acc: 0.8000Epoch 00014: val_acc did not improve from 0.87000Epoch 15/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0565 - acc: 0.9820 - val_loss: 0.8307 - val_acc: 0.8800Epoch 00015: val_acc improved from 0.87000 to 0.88000, saving model to best_model.15-0.88.h5Epoch 16/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0261 - acc: 0.9920 - val_loss: 0.6443 - val_acc: 0.8400Epoch 00016: val_acc did not improve from 0.88000Epoch 17/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0178 - acc: 0.9960 - val_loss: 0.7773 - val_acc: 0.8700Epoch 00017: val_acc did not improve from 0.88000Epoch 18/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0082 - acc: 0.9980 - val_loss: 0.8875 - val_acc: 0.8600Epoch 00018: val_acc did not improve from 0.88000Epoch 19/2025/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.0045 - acc: 1.0000 - val_loss: 1.0057 - val_acc: 0.8600Epoch 00019: val_acc did not improve from 0.88000Epoch 20/2025/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.0012 - acc: 1.0000 - val_loss: 1.1088 - val_acc: 0.8600Epoch 00020: val_acc did not improve from 0.88000

4.模型應用預測結果

預測數據

if name__ == “__main”: “”“dat1 = get_feature(”TRAIN101.mat“) print(”one data shape is“,dat1.shape) #one data shape is (12, 5000) plt.plot(dat1[0]) plt.show()”“” “”“if (os.path.exists(MANIFEST_DIR)==False): create_csv() train_iter = xs_gen(train=True) test_iter = xs_gen(train=False) model = build_model() print(model.summary()) ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=‘best_model.{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.h5’, monitor=‘val_acc’, save_best_only=True,verbose=1) model.compile(loss=‘categorical_crossentropy’, optimizer=‘adam’, metrics=[‘accuracy’]) model.fit_generator( generator=train_iter, steps_per_epoch=500//Batch_size, epochs=20, initial_epoch=0, validation_data = test_iter, nb_val_samples = 100//Batch_size, callbacks=[ckpt], )”“” PRE_DIR = “sample_codes/answers.txt” model = load_model(“best_model.15-0.88.h5”) pre_lists = pd.read_csv(PRE_DIR,sep=r“ ”,header=None) print(pre_lists.head()) pre_datas = np.array([get_feature(item,BASE_DIR=“preliminary/TEST/”) for item in pre_lists[0]]) pre_result = model.predict_classes(pre_datas)#0-1概率預測 print(pre_result.shape) pre_lists[1] = pre_result pre_lists.to_csv(“sample_codes/answers1.txt”,index=None,header=None) print(“predict finish”)

下面是前十條預測結果:

TEST394,0TEST313,1TEST484,0TEST288,0TEST261,1TEST310,0TEST286,1TEST367,1TEST149,1TEST160,1

展望

此Baseline采用最簡單的一維卷積達到了88%測試準確率(可能會因為隨機初始化值上下波動),大家也可以多嘗試GRU,Attention,和Resnet等結果,測試準確率會突破90+。


原文標題:實戰 | 基于KerasConv1D心電圖檢測開源教程(附代碼)

文章出處:【微信號:rgznai100,微信公眾號:AI科技大本營】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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開源架構RISC-V到底會不會有“被禁”風險?

繼此前開源的谷歌安卓、英國的Arm,以及多個全球性的技術聯盟/協會都宣布執行美禁令之后,很多人不禁要....
的頭像 芯智訊 發表于 06-09 17:19 ? 1478次 閱讀
開源架構RISC-V到底會不會有“被禁”風險?

GitHub五萬星登頂 程序員命令行最全技巧寶典!

最近兩天,「The Art of Command Line(命令行的藝術)」這個開源項目雄踞了 Gi....
的頭像 AI科技大本營 發表于 06-06 14:02 ? 606次 閱讀
GitHub五萬星登頂 程序員命令行最全技巧寶典!

GitHub標星15K,這個開源項目讓算法動起來

一個可視化學算法的好工具
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-31 09:44 ? 449次 閱讀
GitHub標星15K,這個開源項目讓算法動起來

機器人開源交叉足使用教程必讀資料免費下載

本文檔的主要內容詳細介紹的是機器人開源交叉足使用教程必讀資料免費下載 1、 如購買的是成品,直接將....
發表于 05-31 08:00 ? 130次 閱讀
機器人開源交叉足使用教程必讀資料免費下載

GitHub推出開發者贊助項目 全新的支持開源軟件的方式

近日,全球最大的開源軟件平臺GitHub推出了開發者贊助項目GitHub Sponsors。這是一種....
的頭像 嵌入式資訊精選 發表于 05-27 11:40 ? 1491次 閱讀
GitHub推出開發者贊助項目 全新的支持開源軟件的方式

開源社區GitHub推出了一款新工具——測試版GitHub Sponsors

根據GitHub介紹,這項新功能的目的是“擴大參與和構建開源的機會”。但這可能會引起一些開源開發者的....
的頭像 新智元 發表于 05-25 09:01 ? 1625次 閱讀
開源社區GitHub推出了一款新工具——測試版GitHub Sponsors

國內的開源生態不完整 缺乏開源種子發展的環境

開源軟件與傳統的產品及服務模式有較大的不同,它不能直接簡單的通過交易模式獲得收入,這導致了其商業模式....
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-24 09:39 ? 684次 閱讀
國內的開源生態不完整 缺乏開源種子發展的環境

數據庫的高級語言是什么

雖然接近10年沒有用過VIsual FoxPro,FoxPro已經沒落了,微軟也不再開發了,部分放在CodePlex開源了。 但是一直很懷念V...
發表于 05-24 07:21 ? 117次 閱讀
數據庫的高級語言是什么

Hibernate的對象定義和實例狀態

Hibernate是一個很優秀的開源免費的持久化框架,主要是為了解決對象模型和關系模型阻抗不匹配的情況 session是實體管理器 對...
發表于 05-23 09:01 ? 93次 閱讀
Hibernate的對象定義和實例狀態

微服務架構是一個龐大復雜的工程,為什么說它龐大復雜呢?

如圖,自己注冊就是指微服務節點在啟動的時候,自己去服務注冊中心登記注冊了,把自己的信息和狀態傳過去。....
的頭像 Linux愛好者 發表于 05-13 13:58 ? 630次 閱讀
微服務架構是一個龐大復雜的工程,為什么說它龐大復雜呢?

Github發布重大功能性更新GitHub Package Registry

在處理一個依賴于軟件包的項目時,重要的是要信任、理解軟件包的代碼,并與構建項目的社區建立聯系。在社區....
的頭像 新智元 發表于 05-13 08:57 ? 775次 閱讀
Github發布重大功能性更新GitHub Package Registry

《AI算法工程師手冊》已正式開源

這本《AI 算法工程師手冊》是作者多年以來學習總結的筆記,經整理之后開源于世。關于為什么將完整書籍開....
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-11 09:55 ? 1239次 閱讀
《AI算法工程師手冊》已正式開源

阿里正式開源輕量級深度學習端側推理引擎“MNN”

Interpreter 由 Engine 和 Backends 構成。前者負責模型的加載、計算圖的調....
的頭像 新智元 發表于 05-10 09:04 ? 760次 閱讀
阿里正式開源輕量級深度學習端側推理引擎“MNN”

然倘若開源的項目訪問受到限制且收費,那能稱得上真正的開源嗎?

大家對亞馬遜此舉的反應并非都是負面的。一些開源社區的資深人士對亞馬遜維護開源價值的行為表示贊許,同時....
的頭像 傳感器技術 發表于 05-07 16:17 ? 1099次 閱讀
然倘若開源的項目訪問受到限制且收費,那能稱得上真正的開源嗎?

高頻心電發展過程中遇到的問題以及市場前景淺析

心血管疾病是危害人類健康的常見病,常規心電圖診斷雖然具有較高價值,但當心電信息高于100Hz時,常規....
發表于 05-05 16:01 ? 758次 閱讀
高頻心電發展過程中遇到的問題以及市場前景淺析

騰訊重磅開源DCache 分布式NoSQL存儲系統

分布式集群化、異地鏡像部署、容災容錯、后接DB、Web可視化運維
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-05 10:36 ? 830次 閱讀
騰訊重磅開源DCache 分布式NoSQL存儲系統

提高開源應用程序的處理器性能

David Katz,Tomasz Lukasiak和Rick Gentile   模擬對話,第39卷 -  2005年2月...
發表于 04-28 17:20 ? 212次 閱讀
提高開源應用程序的處理器性能

開源項目的分類

21小時上手深度學習1,從開源項目做起
發表于 04-19 08:53 ? 114次 閱讀
開源項目的分類

請問STEVAL-CCM006V1/V2評估版資料是開源的嗎?

STEVAL-CCM006V1/V2評估版有例程沒?例程開源不?
發表于 03-05 04:52 ? 348次 閱讀
請問STEVAL-CCM006V1/V2評估版資料是開源的嗎?
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