用于睡眠阶段分类的ECG数据包

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元信息
  • 许可协议： BSD许可证 (BSD 3条款)
  • 作者： Florian Hofer
  • 标签 sleep, ecg, qrs, peak
  • 要求： Python >=3.9
分类器

项目描述

Python PyPI conda-forge Docs DOI License

SleepECG

SleepECG在脑电图信号不可用时提供睡眠阶段分类的工具。仅基于心电图，SleepECG提供以下功能：

  • 下载和读取开放多导睡眠图数据集，
  • 从ECG信号中检测心跳，以及
  • 分类睡眠阶段（包括预处理、特征提取和分类）。

文档

SleepECG的文档可在Read the Docs上找到。查看更改日志了解我们添加、更改或修复的内容。

安装

SleepECG可在PyPI上找到，并可以使用pip进行安装

pip install sleepecg

另有一个非官方的conda包可用

conda install -c conda-forge sleepecg

可以使用以下命令安装包含所有可选依赖项的SleepECG

pip install "sleepecg[full]"

如果您想使用最新开发版本，请使用以下命令

pip install git+https://github.com/cbrnr/sleepecg

示例

以下示例检测短ECG（一维NumPy数组）中的心跳

import numpy as np
from sleepecg import detect_heartbeats, get_toy_ecg

ecg, fs = get_toy_ecg()  # 5 min of ECG data at 360 Hz
beats = detect_heartbeats(ecg, fs)  # indices of detected heartbeats

依赖项

SleepECG需要Python ≥ 3.9和以下包

可选依赖项提供额外功能

  • edfio ≥ 0.4.0（从MESA和SHHS读取数据）
  • joblib ≥ 1.0.0（并行化特征提取）
  • matplotlib ≥ 3.5.0（绘制ECG时间序列、睡眠图和混淆矩阵）
  • numba ≥ 0.59.1（JIT编译的心跳检测器）
  • tensorflow ≥ 2.16.1（使用Keras模型进行睡眠阶段分类）
  • wfdb ≥ 3.4.0（从SLPDB、MITDB和LTDB读取数据）

贡献

贡献指南包含了如何为SleepECG做出贡献的详细说明。

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0.5.0

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0.4.0

0.3.0

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上传时间 CPython 3.12 manylinux: glibc 2.17+ x86-64 manylinux: glibc 2.5+ x86-64

sleepecg-0.5.8-cp312-cp312-macosx_11_0_arm64.whl (408.4 kB 查看哈希值)

上传时间 CPython 3.12 macOS 11.0+ ARM64

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上传于 CPython 3.12 macOS 10.9+ x86-64

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上传于 CPython 3.11 Windows x86-64

sleepecg-0.5.8-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (424.2 kB 查看哈希值)

上传于 CPython 3.11 manylinux: glibc 2.17+ x86-64 manylinux: glibc 2.5+ x86-64

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上传于 CPython 3.11 macOS 11.0+ ARM64

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上传于 CPython 3.10 Windows x86-64

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上传于 CPython 3.10 macOS 11.0+ ARM64

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上传于 CPython 3.10 macOS 10.9+ x86-64

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上传于 CPython 3.9 Windows x86-64

sleepecg-0.5.8-cp39-cp39-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (423.6 kB 查看哈希值)

上传时间： CPython 3.9 manylinux: glibc 2.17+ x86-64 manylinux: glibc 2.5+ x86-64

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上传时间： CPython 3.9 macOS 11.0+ ARM64

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上传时间： CPython 3.9 macOS 10.9+ x86-64

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