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基于KerasConv1D心電圖檢測開源教程

AI科技大本營 ? 2019-06-10 15:48 ? 次閱讀

本實戰內容取自筆者參加的首屆中國心電智能大賽項目,初賽要求為設計一個自動識別心電圖波形算法。筆者使用Keras框架設計了基于Conv1D結構的模型,并且開源了代碼作為Baseline。內容包括數據預處理,模型搭建,網絡訓練,模型應用等,此Baseline采用最簡單的一維卷積達到了88%測試準確率。有多支隊伍在筆者基線代碼基礎上調優取得了優異成績,順利進入復賽。

數據介紹

下載完整的訓練集和測試集,共1000例常規心電圖,其中訓練集中包含600例,測試集中共400例。該數據是從多個公開數據集中獲取。參賽團隊需要利用有正常/異常兩類標簽的訓練集數據設計和實現算法,并在沒有標簽的測試集上做出預測。

該心電數據的采樣率為500 Hz。為了方便參賽團隊用不同編程語言都能讀取數據,所有心電數據的存儲格式為MAT格式。該文件中存儲了12個導聯的電壓信號。訓練數據對應的標簽存儲在txt文件中,其中0代表正常,1代表異常。

賽題分析

簡單分析一下,初賽的數據集共有1000個樣本,其中訓練集中包含600例,測試集中共400例。其中訓練集中包含600例是具有label的,可以用于我們訓練模型;測試集中共400例沒有標簽,需要我們使用訓練好的模型進行預測。

賽題就是一個二分類預測問題,解題思路應該包括以下內容

數據讀取與處理

網絡模型搭建

模型的訓練

模型應用與提交預測結果

實戰應用

經過對賽題的分析,我們把任務分成四個小任務,首先第一步是:

1.數據讀取與處理

該心電數據的采樣率為500 Hz。為了方便參賽團隊用不同編程語言都能讀取數據,所有心電數據的存儲格式為MAT格式。該文件中存儲了12個導聯的電壓信號。訓練數據對應的標簽存儲在txt文件中,其中0代表正常,1代表異常。

我們由上述描述可以得知,

我們的數據保存在MAT格式文件中(這決定了后面我們要如何讀取數據)

采樣率為500 Hz(這個信息并沒有怎么用到,大家可以簡單了解一下,就是1秒采集500個點,由后面我們得知每個數據都是5000個點,也就是10秒的心電圖片)

12個導聯的電壓信號(這個是指采用12種導聯方式,大家可以簡單理解為用12個體溫計量體溫,從而得到更加準確的信息,下圖為導聯方式簡單介紹,大家了解下即可。要注意的是,既然提供了12種導聯,我們應該全部都用到,雖然我們僅使用一種導聯方式也可以進行訓練與預測,但是經驗告訴我們,采取多個特征會取得更優效果)

數據處理函數定義:

import kerasfrom scipy.io import loadmatimport matplotlib.pyplot as pltimport globimport numpy as npimport pandas as pdimport mathimport osfrom keras.layers import *from keras.models import *from keras.objectives import *BASE_DIR = “preliminary/TRAIN/”#進行歸一化def normalize(v): return (v - v.mean(axis=1).reshape((v.shape[0],1))) / (v.max(axis=1).reshape((v.shape[0],1)) + 2e-12)loadmat打開文件def get_feature(wav_file,Lens = 12,BASE_DIR=BASE_DIR): mat = loadmat(BASE_DIR+wav_file) dat = mat[“data”] feature = dat[0:12] return(normalize(feature).transopse())#把標簽轉成oneHot形式def convert2oneHot(index,Lens): hot = np.zeros((Lens,)) hot[index] = 1 return(hot)TXT_DIR = “preliminary/reference.txt”MANIFEST_DIR = “preliminary/reference.csv”

讀取一條數據進行顯示

if name__ == “__main”: dat1 = get_feature(“preliminary/TRAIN/TRAIN101.mat”) print(dat1.shape) #one data shape is (12, 5000) plt.plt(dat1[:,0]) plt.show()

我們由上述信息可以看出每種導聯都是由5000個點組成的列表,12種導聯方式使每個樣本都是12*5000的矩陣,類似于一張分辨率為12x5000的照片。

我們需要處理的就是把每個讀取出來,歸一化一下,送入網絡進行訓練可以了。

標簽處理方式

def create_csv(TXT_DIR=TXT_DIR): lists = pd.read_csv(TXT_DIR,sep=r“\t”,header=None) lists = lists.sample(frac=1) lists.to_csv(MANIFEST_DIR,index=None) print(“Finish save csv”)

我這里是采用從reference.txt讀取,然后打亂保存到reference.csv中,注意一定要進行數據打亂操作,不然訓練效果很差。因為原始數據前面便簽全部是1,后面全部是0

數據迭代方式

Batch_size = 20def xs_gen(path=MANIFEST_DIR,batch_size = Batch_size,train=True):img_list = pd.read_csv(path)if train : img_list = np.array(img_list)[:500] print(“Found %s train items.”%len(img_list)) print(“list 1 is”,img_list[0]) steps = math.ceil(len(img_list) / batch_size) # 確定每輪有多少個batchelse: img_list = np.array(img_list)[500:] print(“Found %s test items.”%len(img_list)) print(“list 1 is”,img_list[0]) steps = math.ceil(len(img_list) / batch_size) # 確定每輪有多少個batchwhile True: for i in range(steps): batch_list = img_list[i * batch_size : i * batch_size + batch_size] np.random.shuffle(batch_list) batch_x = np.array([get_feature(file) for file in batch_list[:,0]]) batch_y = np.array([convert2oneHot(label,2) for label in batch_list[:,1]]) yield batch_x, batch_y

數據讀取的方式我采用的是生成器的方式,這樣可以按batch讀取,加快訓練速度,大家也可以采用一下全部讀取,看個人的習慣了

2.網絡模型搭建

數據我們處理好了,后面就是模型的搭建了,我使用keras搭建的,操作簡單便捷,tf,pytorch,sklearn大家可以按照自己喜好來。

網絡模型可以選擇CNN,RNN,Attention結構,或者多模型的融合,拋磚引玉,此Baseline采用的一維CNN方式,一維CNN學習地址

模型搭建

TIME_PERIODS = 5000num_sensors = 12def build_model(input_shape=(TIME_PERIODS,num_sensors),num_classes=2): model = Sequential() #model.add(Reshape((TIME_PERIODS, num_sensors), input_shape=input_shape)) model.add(Conv1D(16, 16,strides=2, activation=‘relu’,input_shape=input_shape)) model.add(Conv1D(16, 16,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(64, 8,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(Conv1D(64, 8,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(128, 4,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(Conv1D(128, 4,strides=2, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(Conv1D(256, 2,strides=1, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(Conv1D(256, 2,strides=1, activation=‘relu’,padding=“same”)) model.add(MaxPooling1D(2)) model.add(GlobalAveragePooling1D()) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(num_classes, activation=‘softmax’)) return(model)

用model.summary()輸出的網絡模型為

訓練參數比較少,大家可以根據自己想法更改。

3.網絡模型訓練

模型訓練

if name__ == “__main”: “”“dat1 = get_feature(”TRAIN101.mat“) print(”one data shape is“,dat1.shape) #one data shape is (12, 5000) plt.plot(dat1[0]) plt.show()”“” if (os.path.exists(MANIFEST_DIR)==False): create_csv() train_iter = xs_gen(train=True) test_iter = xs_gen(train=False) model = build_model() print(model.summary()) ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=‘best_model.{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.h5’, monitor=‘val_acc’, save_best_only=True,verbose=1) model.compile(loss=‘categorical_crossentropy’, optimizer=‘adam’, metrics=[‘accuracy’]) model.fit_generator( generator=train_iter, steps_per_epoch=500//Batch_size, epochs=20, initial_epoch=0, validation_data = test_iter, nb_val_samples = 100//Batch_size, callbacks=[ckpt], )

訓練過程輸出(最優結果:loss: 0.0565 - acc: 0.9820 - val_loss: 0.8307 - val_acc: 0.8800)

Epoch 10/2025/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.2329 - acc: 0.9040 - val_loss: 0.4041 - val_acc: 0.8700Epoch 00010: val_acc improved from 0.85000 to 0.87000, saving model to best_model.10-0.87.h5Epoch 11/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1633 - acc: 0.9380 - val_loss: 0.5277 - val_acc: 0.8300Epoch 00011: val_acc did not improve from 0.87000Epoch 12/2025/25 [==============================] - 1s 40ms/step - loss: 0.1394 - acc: 0.9500 - val_loss: 0.4916 - val_acc: 0.7400Epoch 00012: val_acc did not improve from 0.87000Epoch 13/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1746 - acc: 0.9220 - val_loss: 0.5208 - val_acc: 0.8100Epoch 00013: val_acc did not improve from 0.87000Epoch 14/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1009 - acc: 0.9720 - val_loss: 0.5513 - val_acc: 0.8000Epoch 00014: val_acc did not improve from 0.87000Epoch 15/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0565 - acc: 0.9820 - val_loss: 0.8307 - val_acc: 0.8800Epoch 00015: val_acc improved from 0.87000 to 0.88000, saving model to best_model.15-0.88.h5Epoch 16/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0261 - acc: 0.9920 - val_loss: 0.6443 - val_acc: 0.8400Epoch 00016: val_acc did not improve from 0.88000Epoch 17/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0178 - acc: 0.9960 - val_loss: 0.7773 - val_acc: 0.8700Epoch 00017: val_acc did not improve from 0.88000Epoch 18/2025/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0082 - acc: 0.9980 - val_loss: 0.8875 - val_acc: 0.8600Epoch 00018: val_acc did not improve from 0.88000Epoch 19/2025/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.0045 - acc: 1.0000 - val_loss: 1.0057 - val_acc: 0.8600Epoch 00019: val_acc did not improve from 0.88000Epoch 20/2025/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.0012 - acc: 1.0000 - val_loss: 1.1088 - val_acc: 0.8600Epoch 00020: val_acc did not improve from 0.88000

4.模型應用預測結果

預測數據

if name__ == “__main”: “”“dat1 = get_feature(”TRAIN101.mat“) print(”one data shape is“,dat1.shape) #one data shape is (12, 5000) plt.plot(dat1[0]) plt.show()”“” “”“if (os.path.exists(MANIFEST_DIR)==False): create_csv() train_iter = xs_gen(train=True) test_iter = xs_gen(train=False) model = build_model() print(model.summary()) ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath=‘best_model.{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.h5’, monitor=‘val_acc’, save_best_only=True,verbose=1) model.compile(loss=‘categorical_crossentropy’, optimizer=‘adam’, metrics=[‘accuracy’]) model.fit_generator( generator=train_iter, steps_per_epoch=500//Batch_size, epochs=20, initial_epoch=0, validation_data = test_iter, nb_val_samples = 100//Batch_size, callbacks=[ckpt], )”“” PRE_DIR = “sample_codes/answers.txt” model = load_model(“best_model.15-0.88.h5”) pre_lists = pd.read_csv(PRE_DIR,sep=r“ ”,header=None) print(pre_lists.head()) pre_datas = np.array([get_feature(item,BASE_DIR=“preliminary/TEST/”) for item in pre_lists[0]]) pre_result = model.predict_classes(pre_datas)#0-1概率預測 print(pre_result.shape) pre_lists[1] = pre_result pre_lists.to_csv(“sample_codes/answers1.txt”,index=None,header=None) print(“predict finish”)

下面是前十條預測結果:

TEST394,0TEST313,1TEST484,0TEST288,0TEST261,1TEST310,0TEST286,1TEST367,1TEST149,1TEST160,1

展望

此Baseline采用最簡單的一維卷積達到了88%測試準確率(可能會因為隨機初始化值上下波動),大家也可以多嘗試GRU,Attention,和Resnet等結果,測試準確率會突破90+。


原文標題:實戰 | 基于KerasConv1D心電圖檢測開源教程(附代碼)

文章出處:【微信號:rgznai100,微信公眾號:AI科技大本營】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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IBM完成收購后將擁有自己的專有存儲產品和紅帽的開源存儲產品集了,此時IBM將如何抉擇這兩種提供存儲....
的頭像 存儲社區 發表于 07-15 08:53 ? 870次 閱讀
IBM收購RedHat,開源和閉源的存儲軟件將如何抉擇?

開源webbloger Roller的安裝記錄

設置系統變量JAVA_HOME=c:/j2sdk142為你的JDK安裝目錄,然后安裝tomcat,并設置系統變量CATALINA_HOME=d...
發表于 07-15 06:08 ? 124次 閱讀
開源webbloger Roller的安裝記錄

FRVT賽程全紀錄:格靈深瞳全球排名前五

在FRVT評測中,測試集是完全不公開的,只有簡略的幾段話描述。這意味著FRVT用的不是傳統那種通過在....
的頭像 AI科技大本營 發表于 07-13 07:33 ? 1441次 閱讀
FRVT賽程全紀錄:格靈深瞳全球排名前五

我國數字經濟發展重要支撐是什么

無論是云計算,還是大數據、人工智能、區塊鏈等領域,都大量采用了開源技術。
發表于 07-12 10:29 ? 481次 閱讀
我國數字經濟發展重要支撐是什么

怎樣才能將人工智能用得好

人工智能的技術發展,依賴于人工智能的算法和計算資源的能力,也就是算力。
發表于 07-12 09:38 ? 104次 閱讀
怎樣才能將人工智能用得好

340億美元收購紅帽,藍色巨人在開源世界開疆拓土

IBM歷史上最大的一筆豪賭
的頭像 半導體商城 發表于 07-11 11:16 ? 849次 閱讀
340億美元收購紅帽,藍色巨人在開源世界開疆拓土

技術無罪?AI脫衣App上線幾個小時就被下線了!

一鍵“脫衣”應用遭下架!
的頭像 人工智能與大數據技術 發表于 07-09 09:00 ? 2777次 閱讀
技術無罪?AI脫衣App上線幾個小時就被下線了!

深度學習框架你了解多少

開源的深度學習神經網絡正步入成熟,而現在有許多框架具備為個性化方案提供先進的機器學習和人工智能的能力....
發表于 07-08 10:31 ? 792次 閱讀
深度學習框架你了解多少

人工智能開源框架有哪些

TensorFlow是谷歌基于DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統,其命名來源于本身....
發表于 07-08 10:27 ? 367次 閱讀
人工智能開源框架有哪些

小項目,大影響!超小型開源項目成黑客注入惡意代碼的重災區

現代軟件開發的依賴樹讓黑客更容易從小型開源項目入手攻克。
的頭像 ibm軟件技術聯盟 發表于 07-08 10:21 ? 1045次 閱讀
小項目,大影響!超小型開源項目成黑客注入惡意代碼的重災區

清華成立NLP與社會人文計算研究中心 開源機器翻譯系統等三項成果

近日,清華大學人工智能研究院自然語言處理與社會人文計算研究中心(以下簡稱中心)成立儀式在清華大學FI....
的頭像 大數據文摘 發表于 07-05 15:48 ? 839次 閱讀
清華成立NLP與社會人文計算研究中心 開源機器翻譯系統等三項成果

5G開源創新中心在能源和汽車場景的應用

創新的企業借助開源的特性,容易形成比較高的競爭壁壘,避免惡性競爭的發生。
的頭像 開源工業互聯網聯盟 發表于 07-05 14:08 ? 858次 閱讀
5G開源創新中心在能源和汽車場景的應用

開源對于區塊鏈來說有多重要

不管是互聯網還是區塊鏈,作為一項技術進入大眾的視野,開源與否都飽含爭議。
發表于 07-05 10:21 ? 264次 閱讀
開源對于區塊鏈來說有多重要

騰訊率先開源面向世界 華為鴻蒙為何遲遲不出?

近日,騰訊宣布成立開源管理辦公室,內部有三個機構。騰訊目前已經實現了內部開源協作,通過小團隊或跨部門....
的頭像 嵌入式資訊精選 發表于 07-01 16:28 ? 1620次 閱讀
騰訊率先開源面向世界 華為鴻蒙為何遲遲不出?

一年開源12款新工具 谷歌負責任AI原則落地生根

自從谷歌宣布AI原則開始,已經過了一年時間。如今Jeff Dean和Kent Walker對原則獲得....
的頭像 新智元 發表于 07-01 11:40 ? 1010次 閱讀
一年開源12款新工具 谷歌負責任AI原則落地生根

Cruise 開源可視化平臺,提升自動駕駛研究水平

任何人都可以將任何ROS包文件拖放到Webviz中,以直觀地了解機器人數據。
的頭像 智車科技 發表于 06-28 13:54 ? 966次 閱讀
Cruise 開源可視化平臺,提升自動駕駛研究水平
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