MIMIC-III波形数据库匹配子集

### MIMIC-III 波形数据库子集匹配方法 对于MIMIC-III波形数据库中的子集匹配，通常涉及特定患者记录的选择以及这些记录之间的相似度计算。为了实现有效的数据匹配，可以采用多种技术和工具。 #### 数据预处理 在执行任何类型的匹配之前，必须先对原始波形数据进行清理和标准化处理。这包括但不限于去除噪声、填补缺失值以及统一时间戳格式[^1]。 ```python import pandas as pd from scipy.signal import medfilt def preprocess_waveform_data(df): df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['time']) df.set_index('timestamp', inplace=True) # 去除高频噪音 filtered_signal = medfilt(df['signal'], kernel_size=3) return pd.DataFrame({'filtered_signal': filtered_signal}, index=df.index) ``` #### 特征提取 针对心电图(ECG)或其他生理信号，特征工程是一个重要环节。可以从时域统计特性（均值、方差）、频谱分析等方面入手来构建描述性的特征向量。 ```python from scipy.stats import skew, kurtosis from numpy.fft import fft def extract_features(signal_series): time_domain_stats = { 'mean': signal_series.mean(), 'std': signal_series.std(), 'skewness': skew(signal_series), 'kurtosis': kurtosis(signal_series) } freq_components = abs(fft(signal_series)) top_frequencies = sorted(freq_components)[-5:] # 取前五个频率分量 features = {**time_domain_stats} for i, val in enumerate(top_frequencies): features[f'freq_{i}'] = val return features ``` #### 相似性度量与聚类算法 完成上述准备工作之后，则可利用距离函数（如欧氏距离、余弦相似度）评估不同样本间的接近程度；亦或是应用K-means等无监督学习模型来进行自动化的分类聚合操作。 ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 计算两组或多组序列间最大长度一致部分的cosine similarity def max_overlap_cosine_sim(seq_a, seq_b): min_len = min(len(seq_a), len(seq_b)) truncated_seq_a = seq_a[:min_len] truncated_seq_b = seq_b[:min_len] sim_matrix = cosine_similarity([truncated_seq_a], [truncated_seq_b]) return sim_matrix[0][0] # 使用K-Means 对已抽取好的feature vectors 进行聚类 def cluster_signals(feature_vectors, n_clusters=8): km_model = KMeans(n_clusters=n_clusters).fit(feature_vectors) labels = km_model.labels_ return labels ``` 通过以上步骤，能够有效地从大规模医疗监测设备采集到的数据集中筛选出具有相似模式的小规模子集合，从而为进一步的研究提供支持。