scipy.datasets.

электрокардиограмма

scipy.datasets.электрокардиограмма()

Загрузите электрокардиограмму в качестве примера одномерного сигнала.

Возвращаемый сигнал представляет собой 5-минутную электрокардиограмму (ЭКГ) — медицинскую запись электрической активности сердца, оцифрованную с частотой 360 Гц.

Возвращает:

ecgndarray

Электрокардиограмма в милливольтах (мВ), дискретизированная с частотой 360 Гц.

Примечания

Предоставленный сигнал является фрагментом (с 19:35 до 24:35) из запись 208 (ведущий MLII) предоставлен MIT-BIH Arrhythmia Database [1] на PhysioNet [2]. Отрывок включает артефакты, вызванные шумом, типичные сердечные сокращения, а также патологические изменения.

Добавлено в версии 1.1.0.

Ссылки

[1]

Moody GB, Mark RG. The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database. IEEE Eng in Med and Biol 20(3):45-50 (May-June 2001). (PMID: 11446209); DOI:10.13026/C2F305

[2]

Goldberger AL, Amaral LAN, Glass L, Hausdorff JM, Ivanov PCh, Mark RG, Mietus JE, Moody GB, Peng C-K, Stanley HE. PhysioBank, PhysioToolkit, и PhysioNet: Компоненты нового исследовательского ресурса для сложных физиологических сигналов. Circulation 101(23):e215-e220; DOI:10.1161/01.CIR.101.23.e215

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> from scipy.datasets import electrocardiogram
>>> ecg = electrocardiogram()
>>> ecg
array([-0.245, -0.215, -0.185, ..., -0.405, -0.395, -0.385], shape=(108000,))
>>> ecg.shape, ecg.mean(), ecg.std()
((108000,), -0.16510875, 0.5992473991177294)

Как указано, сигнал содержит несколько областей с различной морфологией. Например, первые несколько секунд показывают электрическую активность сердца в нормальном синусовом ритме, как показано ниже.

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fs = 360
>>> time = np.arange(ecg.size) / fs
>>> plt.plot(time, ecg)
>>> plt.xlabel("time in s")
>>> plt.ylabel("ECG in mV")
>>> plt.xlim(9, 10.2)
>>> plt.ylim(-1, 1.5)
>>> plt.show()

После 16-й секунды, однако, появляются первые преждевременные желудочковые сокращения, также называемые экстрасистолами. Они имеют другую морфологию по сравнению с типичными сердечными сокращениями. Разницу можно легко наблюдать на следующем графике.

>>> plt.plot(time, ecg)
>>> plt.xlabel("time in s")
>>> plt.ylabel("ECG in mV")
>>> plt.xlim(46.5, 50)
>>> plt.ylim(-2, 1.5)
>>> plt.show()

В нескольких точках крупные артефакты нарушают запись, например:

>>> plt.plot(time, ecg)
>>> plt.xlabel("time in s")
>>> plt.ylabel("ECG in mV")
>>> plt.xlim(207, 215)
>>> plt.ylim(-2, 3.5)
>>> plt.show()

Наконец, изучение спектра мощности показывает, что большая часть биосигнала состоит из низких частот. На частоте 60 Гц чётко наблюдается шум, вызванный сетью электропитания.

>>> from scipy.signal import welch
>>> f, Pxx = welch(ecg, fs=fs, nperseg=2048, scaling="spectrum")
>>> plt.semilogy(f, Pxx)
>>> plt.xlabel("Frequency in Hz")
>>> plt.ylabel("Power spectrum of the ECG in mV**2")
>>> plt.xlim(f[[0, -1]])
>>> plt.show()

НазадОткрыть во вкладке