ECG分析基准测试项目指南 - PTB-XL深度学习实践

ECG分析基准测试项目指南 - PTB-XL深度学习实践

ecg_ptbxl_benchmarking项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ecg_ptbxl_benchmarking

1. 项目目录结构及介绍

本项目围绕ECG分析的基准测试展开，其目录结构如下：

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├── code          # 存放主要的Python代码和示例脚本
│   ├── Finetuning-Example.ipynb  # 示例：模型微调
│   └── ...                      # 其他相关脚本
├── data          # 数据集存放位置（未提供）
├── output        # 输出结果存储目录
│   └── exp0       # 示例实验输出
├── .gitignore    # 忽略列表
├── LICENSE       # 许可证文件
├── README.md     # 项目说明文件
└── get_datasets.sh  # 下载数据集的shell脚本

• code: 包含实现的核心算法和示例笔记本。
• data: 用户应在此处放置下载的数据集PTB-XL。
• output: 实验结果将被保存在这里，每个实验可能有一个子目录。
• .gitignore: 配置了不纳入版本控制的文件类型。
• LICENSE: 开源许可证，这里是GPLv3.0。
• README.md: 项目简介和指南。
• get_datasets.sh: 脚本用于获取PTB-XL数据集。

2. 项目启动文件介绍

项目的核心是使用code目录中的脚本和 notebook 进行实验和基准测试。特别是，Finetuning-Example.ipynb是一个Jupyter Notebook示例，展示了如何对预训练模型进行微调。要运行这个例子，请确保你已经安装了所有依赖项并下载了数据集，然后在终端中执行以下步骤:

1. 导航到项目根目录。
2. 启动Jupyter Notebook或Lab (jupyter notebook 或 jupyter lab)。
3. 在浏览器中打开的服务器中，加载Finetuning-Example.ipynb并遵循里面提供的指示。

此外，get_datasets.sh是一个shell脚本，用于自动下载数据集。在命令行中运行此脚本来开始数据准备过程：

chmod +x get_datasets.sh
./get_datasets.sh

3. 项目的配置文件介绍

项目没有单独的配置文件，但依赖于环境变量和ecg_env.yml文件来管理Python环境。ecg_env.yml是一个Anaconda环境定义文件，它列出了项目所需的库和它们的特定版本。要创建和激活该环境，可以使用以下命令：

conda env create -f ecg_env.yml
conda activate <env_name>

请注意，替换<env_name>为你的环境名称。之后，您可以在新环境中运行项目脚本和notebook。

完成上述步骤后，你将准备好使用ecg_ptbxl_benchmarking项目进行ECG数据处理、模型训练和基准测试。记得查阅README.md以获取进一步的细节和更新。

ecg_ptbxl_benchmarking项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ecg_ptbxl_benchmarking