mimic3wdb-matched RECORDS file hast too many entries
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Empieza con wfdb.io.dl_database y compara el archivo RECORDS vinculado de mimic3wdb-matched con el contenido de la base de datos, incluida la URL faltante 3783537_10000.hea. Confirma cómo las entradas adicionales provocan fallos de descarga y, después, verifica que al descargar la base de datos ya no se soliciten registros inexistentes; el cambio de multithreading propuesto es una cuestión aparte y más amplia.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
We are trying to download the mimic3wdb-matched database via wfdb.io.dl_database like so:
wfdb.io.dl_database("mimic3wdb-matched", "mimic3wdb-matched", records='all', annotators='all', keep_subdirs=True, overwrite=False)
After a long wait, we get an error indicating a missing file:
wfdb.io._url.NetFileNotFoundError: 404 Error: Not Found for url: https://physionet.org/files/mimic3wdb-matched/1.0/p01/p017488/3783537_10000.hea
While investigating we found that the corresponding RECORDS file contains more records than there are in the database:
https://physionet.org/files/mimic3wdb-matched/1.0/p01/p017488/RECORDS
RECORDS file:
Actual content:
wfdb.io.dl_database generates unique urls using this RECORDS file which then leads to the mentioned error above.
Some questions:
- Can someone adapt the RECORDS file to reflect the database content
- The download via
wfdb.io.dl_databaseis excruciating slow. Would it make sens to rewritewfdb.io.dl_databaseto use multi-threading? Or what approach do you use to dump the whole database efficiently?
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 853
- Forks
- 322
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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