33、心电图数据集的处理与分析：基于Faust集群计算的实践

心电图数据集的处理与分析：基于Faust集群计算的实践

1. 引言

在医疗数据处理领域，心电图（ECG）数据集的分析至关重要。本文将深入探讨如何运用Faust集群计算对ECG数据集进行处理和分析，重点研究Hierarchical Temporary Memory（HTM）算法作为预过滤步骤，以识别异常段，供Faust分类集群进一步分析。Faust是一个能将Kafka流移植到Python以构建实时数据管道的平台。

2. HTM算法在ECG数据集上的应用

2.1 实验数据

本次评估使用了标记的MIT - BIH心律失常数据库，该数据集包含约110,000个心跳，由两名或更多心脏病专家独立标注。每个患者有30分钟、频率为360 Hz的记录，共计648,000个样本。

2.2 HTM算法参数设置

HTM算法的实现涉及复杂的参数设置，主要参数如下：
- 最小和最大队列窗口大小
- 跳跃窗口大小：代表重叠间隔
- 异常窗口大小：异常分数移动平均的长度
- 异常移动平均阈值：检测到的异常段的容忍因子

在本次实验中，为减少实验持续时间，将频率下采样至180 Hz，且原始数据流未进行预处理，包含噪声样本。具体设置如下：
- 最小和最大队列窗口大小：200 - 450
- 异常窗口大小：20
- 跳跃窗口大小：100

2.3 检测率与数据量的权衡

HTM算法的主要目标是检测不健康信号，并尽可能降低基础设施上的数据速率。为此，评估了不健康信号的检测率（真阳性率 - TPR）和被视为异常的健康信号率（