Process_MIT_BIH_AtrialFibrillation.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "2ebaa913",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting package metadata (current_repodata.json): ...working... done\n",
      "Solving environment: ...working... done\n",
      "\n",
      "## Package Plan ##\n",
      "\n",
      "  environment location: c:\\Users\\Stefan\\anaconda3\n",
      "\n",
      "  added / updated specs:\n",
      "    - wfdb\n",
      "\n",
      "\n",
      "The following packages will be downloaded:\n",
      "\n",
      "    package                    |            build\n",
      "    ---------------------------|-----------------\n",
      "    conda-4.13.0               |   py39hcbf5309_1         1.0 MB  conda-forge\n",
      "    libflac-1.3.4              |       h0e60522_0         355 KB  conda-forge\n",
      "    libogg-1.3.4               |       h8ffe710_1          34 KB  conda-forge\n",
      "    libopus-1.3.1              |       h8ffe710_1         255 KB  conda-forge\n",
      "    libsndfile-1.0.31          |       h0e60522_1         354 KB  conda-forge\n",
      "    libvorbis-1.3.7            |       h0e60522_0         267 KB  conda-forge\n",
      "    pysoundfile-0.10.3.post1   |     pyhd3deb0d_0          23 KB  conda-forge\n",
      "    python_abi-3.9             |           2_cp39           4 KB  conda-forge\n",
      "    wfdb-4.0.0                 |     pyhd8ed1ab_0         123 KB  conda-forge\n",
      "    ------------------------------------------------------------\n",
      "                                           Total:         2.4 MB\n",
      "\n",
      "The following NEW packages will be INSTALLED:\n",
      "\n",
      "  libflac            conda-forge/win-64::libflac-1.3.4-h0e60522_0\n",
      "  libogg             conda-forge/win-64::libogg-1.3.4-h8ffe710_1\n",
      "  libopus            conda-forge/win-64::libopus-1.3.1-h8ffe710_1\n",
      "  libsndfile         conda-forge/win-64::libsndfile-1.0.31-h0e60522_1\n",
      "  libvorbis          conda-forge/win-64::libvorbis-1.3.7-h0e60522_0\n",
      "  pysoundfile        conda-forge/noarch::pysoundfile-0.10.3.post1-pyhd3deb0d_0\n",
      "  python_abi         conda-forge/win-64::python_abi-3.9-2_cp39\n",
      "  wfdb               conda-forge/noarch::wfdb-4.0.0-pyhd8ed1ab_0\n",
      "\n",
      "The following packages will be UPDATED:\n",
      "\n",
      "  conda              pkgs/main::conda-4.13.0-py39haa95532_0 --> conda-forge::conda-4.13.0-py39hcbf5309_1\n",
      "\n",
      "\n",
      "\n",
      "Downloading and Extracting Packages\n",
      "\n",
      "libvorbis-1.3.7      | 267 KB    |            |   0% \n",
      "libvorbis-1.3.7      | 267 KB    | 5          |   6% \n",
      "libvorbis-1.3.7      | 267 KB    | ########## | 100% \n",
      "libvorbis-1.3.7      | 267 KB    | ########## | 100% \n",
      "\n",
      "python_abi-3.9       | 4 KB      |            |   0% \n",
      "python_abi-3.9       | 4 KB      | ########## | 100% \n",
      "\n",
      "libopus-1.3.1        | 255 KB    |            |   0% \n",
      "libopus-1.3.1        | 255 KB    | 6          |   6% \n",
      "libopus-1.3.1        | 255 KB    | ########## | 100% \n",
      "libopus-1.3.1        | 255 KB    | ########## | 100% \n",
      "\n",
      "conda-4.13.0         | 1.0 MB    |            |   0% \n",
      "conda-4.13.0         | 1.0 MB    | ###7       |  37% \n",
      "conda-4.13.0         | 1.0 MB    | ########## | 100% \n",
      "conda-4.13.0         | 1.0 MB    | ########## | 100% \n",
      "\n",
      "libsndfile-1.0.31    | 354 KB    |            |   0% \n",
      "libsndfile-1.0.31    | 354 KB    | 4          |   5% \n",
      "libsndfile-1.0.31    | 354 KB    | #####4     |  54% \n",
      "libsndfile-1.0.31    | 354 KB    | ########## | 100% \n",
      "libsndfile-1.0.31    | 354 KB    | ########## | 100% \n",
      "\n",
      "libflac-1.3.4        | 355 KB    |            |   0% \n",
      "libflac-1.3.4        | 355 KB    | 4          |   5% \n",
      "libflac-1.3.4        | 355 KB    | ####9      |  50% \n",
      "libflac-1.3.4        | 355 KB    | ########## | 100% \n",
      "libflac-1.3.4        | 355 KB    | ########## | 100% \n",
      "\n",
      "wfdb-4.0.0           | 123 KB    |            |   0% \n",
      "wfdb-4.0.0           | 123 KB    | #3         |  13% \n",
      "wfdb-4.0.0           | 123 KB    | #####2     |  52% \n",
      "wfdb-4.0.0           | 123 KB    | ######5    |  65% \n",
      "wfdb-4.0.0           | 123 KB    | #######8   |  78% \n",
      "wfdb-4.0.0           | 123 KB    | #########1 |  91% \n",
      "wfdb-4.0.0           | 123 KB    | ########## | 100% \n",
      "\n",
      "libogg-1.3.4         | 34 KB     |            |   0% \n",
      "libogg-1.3.4         | 34 KB     | ####6      |  47% \n",
      "libogg-1.3.4         | 34 KB     | ########## | 100% \n",
      "\n",
      "pysoundfile-0.10.3.p | 23 KB     |            |   0% \n",
      "pysoundfile-0.10.3.p | 23 KB     | ######8    |  69% \n",
      "pysoundfile-0.10.3.p | 23 KB     | ########## | 100% \n",
      "Preparing transaction: ...working... done\n",
      "Verifying transaction: ...working... done\n",
      "Executing transaction: ...working... done\n",
      "\n",
      "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "conda install -c conda-forge wfdb"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "3fbc1fd9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import wfdb\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import random\n",
    "from scipy.io import savemat\n",
    "import os\n",
    "import csv\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "cd025d31",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# path to the files \n",
    "path = 'more_data/mitbih-afib/files/'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "5f07ebcf",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "record = wfdb.rdrecord(path+'04043')\n",
    "atr = wfdb.rdann(path+'04043','atr')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "id": "1def2562",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
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      "['(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(AFL', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N', '(AFIB', '(N']\n",
      "[     68  266498  376328 2585284 2602516 2634911 2739812 2745162 2779581\n",
      " 2834739 2841728 3119235 3121706 3324526 3352183 3607124 3637519 3665624\n",
      " 3680630 3690356 3707032 3714455 3729454 3757893 3850173 3864338 3882086\n",
      " 3911965 3939729 3947348 3992719 4002976 4067053 4100718 4135455 4144613\n",
      " 4180313 4184151 4207223 4216965 4232561 4397189 4429652 4469008 4475226\n",
      " 4484786 4508435 4527258 4551868 4572558 4602709 4627077 4636998 4650429\n",
      " 4700108 4846373 4859020 4977503 5001899 5025436 5047415 5064396 5076309\n",
      " 5093223 5105440 5122383 5136042 5143706 5152531 5223157 5237640 5245920\n",
      " 5258589 5269137 5310430 5328717 5383211 5412443 5446749 5481762 5504398\n",
      " 5518464 5535882 5559927 5576037 5592280 5633072 5668367 5685492 5713187\n",
      " 5719861 5746977 5774762 5797297 5822969 5859230 5866172 5891680 5931746\n",
      " 6129598 6142319 6167966 6200373 6254934 6273886 6378723 6404594 6530475\n",
      " 6538181 6562320 6574834 6681068 6701453 6749285 6762698 6793370 6796579\n",
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      " 7477469 7511862 7514586 7537962 7555566 7605110 7621970 7659426 7669199\n",
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      " 8471313 8693472 8707104 8732495 8752736 8788100 8801688 8874298 8884575\n",
      " 8910970 8921519 8952011 8981286]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(len(sample))\n",
    "print(len(label))\n",
    "print(label)\n",
    "print(sample)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "ae16ab68",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#import all data\n",
    "records = []\n",
    "labels = []\n",
    "timestemps = []\n",
    "record_names = ['04015','04048','04126','04746','04908','04936','05091','05121','05261','06426','06453','06995','07162','07859','07879','07910','08215','08219']\n",
    "\n",
    "for name in record_names:\n",
    "    record = wfdb.rdrecord(path + name)\n",
    "    atr = wfdb.rdann(path + name,'atr')\n",
    "    ecg1 = record.p_signal[:,0]\n",
    "    ecg2 = record.p_signal[:,1]\n",
    "    label = atr.aux_note\n",
    "    timestemp = atr.sample\n",
    "    records.append(ecg1)\n",
    "    records.append(ecg2)\n",
    "    timestemps.append(timestemp)\n",
    "    timestemps.append(timestemp)\n",
    "    labels.append(label)\n",
    "    labels.append(label)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "f35e53e2",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "36\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(len(records))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "e7e13ee8",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(J\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n",
      "Unknown label!(AFL\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#create segments\n",
    "segments = []\n",
    "segments_label = []\n",
    "\n",
    "for j in range(len(records)):\n",
    "    for i in range(len(labels[j])-1):\n",
    "        segments.append(records[j][timestemps[j][i]:timestemps[j][i+1]])\n",
    "        if(labels[j][i] == '(N'):\n",
    "            segments_label.append('N')\n",
    "        elif(labels[j][i] == '(AFIB'):\n",
    "            segments_label.append('A')\n",
    "        else: \n",
    "            print('Unknown label!' + str(labels[j][i]))\n",
    "            segments_label.append('O')\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "id": "a7fcbe25",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#length of recordings that I want to create, similar to the length of recordings in the original trainingsset\n",
    "min_duration = 9\n",
    "max_duration = 60"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "id": "6cce3433",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "24031\n",
      "24031\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "signals = []\n",
    "signals_label = []\n",
    "fs = 250\n",
    "for i in range(len(segments)):\n",
    "    current_segment = segments[i]\n",
    "    current_label   = segments_label[i]\n",
    "    while(len(current_segment) > fs*max_duration):\n",
    "        time = random.randrange(min_duration,max_duration+1)\n",
    "        new_signal = current_segment[0:fs*time]\n",
    "        current_segment = current_segment[fs*time:-1]\n",
    "        signals.append(new_signal)\n",
    "        signals_label.append(segments_label[i])\n",
    "    \n",
    "print(len(signals))\n",
    "print(len(signals_label))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "id": "070eac4b",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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      "text/plain": [
       "Text(0.5, 1.0, 'A')"
      ]
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     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
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