WavePrep

WavePrep ist ein Tool zur Erstellung vonAI-ready Signaldatensätzen aus den MIMIC-Waveform Datenbanken. Das Tool ermöglicht eine flexible, detaillierte und kanalspezifische Konfiguration des Preprocessings und unterstützt gängige Schritte des Signal-Preprocessings wie Downsampling, Datenbereinigung, Ausschneiden langer NaN-Sequenzen, Imputation, Windowing und Aufteilung eines Datensatzes in Trainings- und Testdaten. Diese Schritte können über eine benutzerfreundliche JSON-Datei festgelegt werden, was die Einstiegshürde für die Verwendung von MIMIC-Waveformen senkt. Eine beispielhafte Leistungsanalyse auf einem Server mit 80 verfügbaren Arbeitern zeigte, dass das Tool zwischen 33,10 und 50,53 Millisekunden benötigt, um 1 Stunde Aufzeichnung bei der Verarbeitung von 6 Kanälen zu verarbeiten. Das modulare Open-Source-Tool ermöglicht es Forschern, Funktionen entsprechend ihren Anforderungen hinzuzufügen. Zukünftige Arbeiten werden dieses Tool um einen detaillierten Datensatzqualitätsbericht erweitern, der Forschern hilft, mit minimalem Programmieraufwand hochwertige Signaldatensätze zu erstellen. Wir planen, weitere offene wfdb-Datenbanken und Nutzer-Feedback zu integrieren. Um WavePrep zu verwenden, muss der Benutzer zwei Eingabedateien bereitstellen. Erstens eine CSV-Datei, in der die ausgewählten Datensätze zusammen mit dem Zeitbereich für jeden Datensatz angegeben sind, der in den resultierenden Datensatz aufgenommen werden soll. Zweitens eine JSON-Datei, in der die aus dem Datensatz zu extrahierenden Kanäle, die kanalspezifischen Vorverarbeitungsschritte, die Fensterung und die Aufteilung in Trainings-, Test- und Validierungssätze angegeben sind. Auf der Grundlage dieser beiden Eingabedateien ermöglicht WavePrep dem Benutzer die Erstellung seines eigenen, für maschinelles Lernen geeigneten Datensatzes.