ann2rr returns ghost beats
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- bioinformatics
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu trong hr.py tại ann2rr, nơi rr_interval được tính bằng calc_rr(ann.sample, fs=ann.fs). Tái hiện hành vi này với các annotation chứa các nhãn như (N và (AFIB, sau đó xác minh rằng các vị trí annotation bổ sung không còn tạo ra các khoảng dư thừa hoặc làm thay đổi nhịp tại những điểm đó.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hi,
If the input file, say `atr', contains additional labels, such as (N and (AFIB, ann2rr returns surplus rr intervals at the location of these labels.
Details:
In ann2rr in hr.py the rr intervals are calculated:
rr_interval = calc_rr(ann.sample, fs=ann.fs)
ann.sample contains the beat locations + the annotation location. Hence, ann2rr splits the rr interval which spans over each annotation location into two. This changes the heart rhythm at critical points. For example, at the beginning and end of atrial fibrillation, i.e. at (AFIB and (N.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 853
- Fork
- 322
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của MIT-LCP/wfdb-python
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
MIT-LCP/wfdb-python#568 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
MIT-LCP/wfdb-python#557 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 58/100
MIT-LCP/wfdb-python#554 ·
-
WFDB path ignored Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
MIT-LCP/wfdb-python#545 ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
MIT-LCP/wfdb-python#540 ·
Tất cả issue của MIT-LCP/wfdb-python
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
ABRA2 index never output Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
smart-on-fhir/cumulus-library#654 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
EBI-Metagenomics/mgnifams#62 ·