Я пытаюсь реализовать код CNN от Андреаса Вердиха: https://github.com/awerdich/physionet
"Цель этого проекта состояла в том, чтобы реализовать алгоритм глубокого обучения, который классифицирует записи электрокардиограммы (ЭКГ) из однойПортативное ЭКГ-устройство можно разделить на четыре категории: нормальный синусовый ритм (N), мерцательная аритмия (A), другой ритм (O) или слишком шумный, чтобы его можно было классифицировать (~). "
Выполнение кода работает нормально,Но теперь, после обучения модели, я не уверен, как предсказать другой сигнал ЭКГ. Он использует сигнал ЭКГ, хранящийся в файлах hdf5.
"Для каждой группы данных в файле hdf5, представляющих один временной ряд ЭКГ, в качестве атрибута были сохранены следующие метаданные:
- baselineнапряжение в мкВ
- глубина в битах
- усиление
- частота дискретизации
- единицы измерения "
После обучения я сохранил модельс помощью
model.save (filepath) я поместил его в filedropper: http://www.filedropper.com/ecgcnn
И у меня есть файл hdf5, заполненный сигналами ЭКГ, которые я хотел бы предсказать: http://www.filedropper.com/physioval
Я пытался использовать функцию model.predict, но она не работала. Я не совсем уверен, как передать сигнал ЭКГ, потому что мне нужно 4 различных классификации.
Кто-нибудь знает, как я могу сделать прогноз?
Спасибо