Исследователи из университета Калифорнии разработали новый метод анализа данных, полученных с помощью ЭКГ. Он позволяет более точно определять риски заболеваний сердца.
Для языка программирования Python существует множество библиотек и инструментов для чтения и обработки данных ЭКГ. Однако, чтение ЭКГ файлов может быть непростой задачей, так как данные могут иметь различные форматы и структуры. Некоторые из распространенных форматов файлов ЭКГ включают в себя:
.edf
(European Data Format) - формат файла для хранения медицинских данных, включая ЭКГ. Этот формат может содержать информацию об электродах, каналах, длительности записи и других параметрах. Для чтения файлов .edf
в Python можно использовать библиотеку pyEDFlib
или же mne.toolkit
..hdf5
(Hierarchical Data Format) - формат файла для хранения и обработки больших объемов данных. HDF5 может использоваться для хранения и обработки ЭКГ данных. Для чтения файлов .hdf5
в Python можно использовать библиотеку h5py
..mat
(MATLAB) - формат файла для хранения данных, созданных в MATLAB. Многие пакеты обработки ЭКГ, такие как WFDB (WaveForm DataBase), используют формат .mat
для хранения данных ЭКГ. Для чтения файлов .mat
в Python можно использовать библиотеку scipy.io
..csv
(Comma Separated Values) - формат файла для хранения данных в виде таблицы, где значения разделены запятыми. Данные ЭКГ могут быть сохранены в формате .csv
для удобства обработки и анализа в Python. Для чтения файлов .csv
в Python можно использовать встроенный модуль csv
.После изучения различных библиотек для чтения файлов ЭКГ, был выбран модуль pyEDFlib для работы с форматом .edf. Эта библиотека предоставляет удобный интерфейс для чтения и записи файлов .edf, а также поддерживает работу с различными типами данных, такими как сигналы ЭКГ, информация об электродах, аннотации и другие метаданные. Кроме того, pyEDFlib имеет открытый исходный код, что позволяет вносить изменения и доработки при необходимости. Фабрика была разработана таким образом, чтобы позволить быстро добавлять поддержку чтения других форматов данных, включая кастомные форматы различных университетов и инженеров.
Однако, для анализа и обработки данных ЭКГ, стоит также обратить взгляд на библиотеку mne.tools. Эта библиотека предоставляет широкий набор инструментов для обработки и анализа ЭКГ данных, включая возможность фильтрации, декодирования и визуализации данных.
К сожалению, некоторые производители и инженеры могут создавать свои собственные форматы файлов ЭКГ, которые могут использовать специфические методы кодирования данных. Например, такие форматы могут использовать сжатие данных, шифрование или другие методы кодирования для уменьшения размера файлов или защиты информации. Чтение данных из таких форматов файлов может потребовать дополнительной работы, так как необходимо будет разобраться в спецификах формата и методах кодирования.
Для работы с такими форматами файлов конечно могут быть использованы библиотеки Python для помощи в декодировании, но иногда время, затраченное на попытки декодировать, просто не стоит того. Был случай, когда нам предоставил один университет базу ЭКГ, снятых с их разработки, и не предоставил никакой информации о шифровании, и после долгих попыток достать данные для анализа, в итоге было обнаружено, что большая часть данных просто повреждена.
Хорошо что в большинстве случаев производители устройств для записи данных ЭКГ предоставляют программное обеспечение или алгоритмы которые не только позволяют достать данные, но и дает возможность преобразовывать данные в более распространенные форматы файлов, такие как .edf, .mat или .csv
Для удобства чтения и обработки различных форматов файлов ЭКГ, можно использовать паттерн проектирования "Фабрика" (Factory). Так как некоторые данные хранятся в индивидуальных форматах, обработка которых не предусмотрена PyEDFLib или Mne.tools, который хоть и имеет широчайший спектр поддерживаемых форматов, не сможет прочитать формат, созданный некоторыми энтузиастами, чьи сигналы также использовались для анализа.
Этот паттерн позволяет создавать объекты различных типов, в зависимости от условий и требований.
Фабрика для чтения файлов ЭКГ может иметь методы для чтения различных форматов, таких как .edf, .dat, .mat и .csv. Кроме того, фабрика может иметь возможность добавления новых методов для чтения кастомных форматов, используемых различными университетами или инженерами.
Также, для более удобного использования фабрики, можно создать модуль, в котором будут храниться все классы-наследники и основной класс фабрики, а затем импортировать этот модуль в основной код. Это позволит быстро добавлять новые классы-наследники, не изменяя основной код.
Таким образом, использование фабрики для чтения файлов ЭКГ позволит с легкостью обрабатывать различные форматы данных, а возможность быстрого добавления новых методов чтения позволит работать с кастомными форматами данных без необходимости написания специфического кода для каждого из них. Реализация чтения была написана тут: https://github.com/Cheppy/Cardio
Сегодня наткнулся на такую статью: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3698570/pdf/nihms427031.pdf, на диске со статьями есть тоже