evaluate_data_quality.py

# 导入所需的库和函数

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义函数来判断心电数据的质量或无效性

def evaluate_data_quality(ecg_data):
    # 对心电数据进行特征提取，得到特征向量
    features = extract_features(ecg_data)
    
    # 定义阈值或规则来判断数据质量
    # 以下是一个示例规则：如果心率超过范围或R-R间期变异性过大，则判断为低质量或无效数据
    heart_rate = features['heart_rate']
    rr_interval_variability = features['rr_interval_variability']
    
    if heart_rate < 40 or heart_rate > 200:
        return "Low quality or invalid data"
    
    if rr_interval_variability > 50:
        return "Low quality or invalid data"
    
    # 如果不满足上述规则，则判断为高质量数据
    return "High quality data"

# 示例特征提取函数
def extract_features(ecg_data):
    # 在这里实现特征提取算法，根据具体需求提取所需的特征
    # 返回包含特征的字典或数据结构
    features = {
        'heart_rate': calculate_heart_rate(ecg_data),
        'rr_interval_variability': calculate_rr_interval_variability(ecg_data)
        # 添加其他特征...
    }
    
    return features

# 示例心率计算函数
def calculate_heart_rate(ecg_data):
    # 在这里实现计算心率的算法
    # 返回计算得到的心率值
    heart_rate = np.mean(ecg_data)  # 这只是一个示例，实际心率计算可能需要更复杂的算法
    
    return heart_rate

# 示例R-R间期变异性计算函数
def calculate_rr_interval_variability(ecg_data):
    # 在这里实现计算R-R间期变异性的算法
    # 返回计算得到的R-R间期变异性值
    rr_interval_variability = np.std(ecg_data)  # 这只是一个示例，实际R-R间期变异性计算可能需要更复杂的算法
    
    return rr_interval_variability

# 调用函数进行数据质量判断示例
result = evaluate_data_quality(ecg_data)