心电图智能事件识别

背景

心电图（ECG）是一种简单、经济的院内检查手段，是患者住院或日常体检的常用检测项目。由计算机辅助医生对心电信号进行识别，
有望减轻医生工作负担，并降低人工造成的漏诊。对于某一时长的 ECG 数据，识别其包含哪些心律失常事件，是目前热门的研究方向。

赛题任务

本任务提供原始电信号数据，并据此识别心电信号中所隐含的心律失常事件。

数据集介绍

数据一共包含39732条心电数据，被随机划分为训练集和测试集，比例为7:3。
ecg_data文件夹下的所有心电数据，文件名就是此样本的id，对应到train_label.csv中的id；文件压缩包11G，解压后30G；
train_label.csv和submit_example.csv就是全量样本的id；
train_label.csv字段解释

id	label
a35c4353-bac5-4054-97db-8ee74d6263f9	“0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0”

rain_label.csv label的18个数字，分别表示【正常,窦性心律,窦性心动过速,窦性心动过缓,窦性心律不齐,房性早搏,房性逸搏,
房性心动过速,心房颤动,心房扑动,室性早搏,I 度房室传导阻滞,II 度房室传导阻滞,房室内传导阻滞,右束支传导阻滞,左束支传导阻滞,
ST段异常,T波异常】

评分标准

from sklearn.metrics import f1_scoreimport numpy as np
x = [[0,1,0,1,0],[1,1,0,1,0],[0,0,1,0,0],[1,0,0,0,1],[1,0,0,1,1]]
y = [[1,1,0,0,1],[1,1,0,1,0],[1,1,0,0,0],[1,0,1,0,0],[0,0,1,0,1]]
x = np.array(x)
y = np.array(y)
score = f1_score(x,y, average='macro')

思路介绍

大致思路：每个导联作为一个通道，ecg共12导联,分别使用1维卷积进行训练

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