Dataset class and dataloader for MIMIC-ECHO dataset
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Bereich
- data, machine-learning
Rechercherichtung
Das Issue nennt keine Repository-Dateien, Tests oder Einstiegspunkte. Beginne damit, die erwarteten Dataset- und DataLoader-Schnittstellen sowie die Anforderungen an die MIMIC-ECHO-Vorverarbeitung zu definieren, einschließlich der Entfernung von ECG-Diagrammen und numerischen Overlays; als abgeschlossen gilt die Arbeit, wenn eine vereinbarte Implementierung und ein validierter Vorverarbeitungsworkflow vorliegen.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hi everyone,
I’m looking for DataLoader and Dataset class implementations for the MIMIC-ECHO dataset, including preprocessing steps (such as removing ECG graphs and numerical overlays from ultrasound videos).
If anyone knows of any resources, I would be very grateful! Thanks in advance.
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 3.4k
- Forks
- 1.7k
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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