[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline（基于Keras val_acc: 0.88）
[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline（基于Keras val_acc: 0.88）
个人网站–> http://www.yansongsong.cn
项目github地址：https://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras
大赛简介
为响应国家健康中国战略，推送健康医疗和大数据的融合发展的政策，由清华大学临床医学院和数据科学研究院，天津市武清区京津高村科技创新园，以及多家重点医院联合主办的首届中国心电智能大赛正式启动。自今日起至2019年3月31日24时，大赛开启全球招募，预计大赛总奖金将高达百万元！目前官方报名网站已上线，欢迎高校、医院、创业团队等有志于中国心电人工智能发展的人员踊跃参加。
首届中国心电智能大赛官方报名网站>>http://mdi.ids.tsinghua.edu.cn
数据介绍
下载完整的训练集和测试集，共1000例常规心电图，其中训练集中包含600例，测试集中共400例。该数据是从多个公开数据集中获取。参赛团队需要利用有正常/异常两类标签的训练集数据设计和实现算法，并在没有标签的测试集上做出预测。
该心电数据的采样率为500 Hz。为了方便参赛团队用不同编程语言都能读取数据，所有心电数据的存储格式为MAT格式。该文件中存储了12个导联的电压信号。训练数据对应的标签存储在txt文件中，其中0代表正常，1代表异常。
赛题分析
简单分析一下，初赛的数据集共有1000个样本，其中训练集中包含600例，测试集中共400例。其中训练集中包含600例是具有label的，可以用于我们训练模型；测试集中共400例没有标签，需要我们使用训练好的模型进行预测。
赛题就是一个二分类预测问题，解题思路应该包括以下内容
- 数据读取与处理
- 网络模型搭建
- 模型的训练
- 模型应用与提交预测结果
实战应用
经过对赛题的分析，我们把任务分成四个小任务，首先第一步是：
1.数据读取与处理
该心电数据的采样率为500 Hz。为了方便参赛团队用不同编程语言都能读取数据，所有心电数据的存储格式为MAT格式。该文件中存储了12个导联的电压信号。训练数据对应的标签存储在txt文件中，其中0代表正常，1代表异常。
我们由上述描述可以得知，
- 我们的数据保存在MAT格式文件中（这决定了后面我们要如何读取数据）
- 采样率为500 Hz（这个信息并没有怎么用到，大家可以简单了解一下，就是1秒采集500个点，由后面我们得知每个数据都是5000个点，也就是10秒的心电图片）
- 12个导联的电压信号（这个是指采用12种导联方式，大家可以简单理解为用12个体温计量体温，从而得到更加准确的信息，下图为导联方式简单介绍，大家了解下即可。要注意的是，既然提供了12种导联，我们应该全部都用到，虽然我们仅使用一种导联方式也可以进行训练与预测，但是经验告诉我们，采取多个特征会取得更优效果）
数据处理函数定义：
import keras
from scipy.io import loadmat
import matplotlib.pyplot as plt
import glob
import numpy as np
import pandas as pd
import math
import os
from keras.layers import *
from keras.models import *
from keras.objectives import *
BASE_DIR = "preliminary/TRAIN/"
#进行归一化
def normalize(v):
return (v - v.mean(axis=1).reshape((v.shape[0],1))) / (v.max(axis=1).reshape((v.shape[0],1)) + 2e-12)
#loadmat打开文件
def get_feature(wav_file,Lens = 12,BASE_DIR=BASE_DIR):
mat = loadmat(BASE_DIR+wav_file)
dat = mat["data"]
feature = dat[0:12]
return(normalize(feature).transopse())
#把标签转成oneHot形式
def convert2oneHot(index,Lens):
hot = np.zeros((Lens,))
hot[index] = 1
return(hot)
TXT_DIR = "preliminary/reference.txt"
MANIFEST_DIR = "preliminary/reference.csv"
读取一条数据进行显示
if __name__ == "__main__":
dat1 = get_feature("preliminary/TRAIN/TRAIN101.mat")
print(dat1.shape)
#one data shape is (12, 5000)
plt.plt(dat1[:,0])
plt.show()
我们由上述信息可以看出每种导联都是由5000个点组成的列表，12种导联方式使每个样本都是12*5000的矩阵，类似于一张分辨率为12x5000的照片。
我们需要处理的就是把每个读取出来，归一化一下，送入网络进行训练可以了。
标签处理方式
def create_csv(TXT_DIR=TXT_DIR):
lists = pd.read_csv(TXT_DIR,sep=r"\t",header=None)
lists = lists.sample(frac=1)
lists.to_csv(MANIFEST_DIR,index=None)
print("Finish save csv")
我这里是采用从reference.txt读取，然后打乱保存到reference.csv中，注意一定要进行数据打乱操作，不然训练效果很差。因为原始数据前面便签全部是1，后面全部是0
数据迭代方式
Batch_size = 20
def xs_gen(path=MANIFEST_DIR,batch_size = Batch_size,train=True):
img_list = pd.read_csv(path)
if train :
img_list = np.array(img_list)[:500]
print("Found %s train items."%len(img_list))
print("list 1 is",img_list[0])
steps = math.ceil(len(img_list) / batch_size) # 确定每轮有多少个batch
else:
img_list = np.array(img_list)[500:]
print("Found %s test items."%len(img_list))
print("list 1 is",img_list[0])
steps = math.ceil(len(img_list) / batch_size) # 确定每轮有多少个batch
while True:
for i in range(steps):
batch_list = img_list[i * batch_size : i * batch_size + batch_size]
np.random.shuffle(batch_list)
batch_x = np.array([get_feature(file) for file in batch_list[:,0]])
batch_y = np.array([convert2oneHot(label,2) for label in batch_list[:,1]])
yield batch_x, batch_y
数据读取的方式我采用的是生成器的方式，这样可以按batch读取，加快训练速度，大家也可以采用一下全部读取，看个人的习惯了
2.网络模型搭建
数据我们处理好了，后面就是模型的搭建了，我使用keras搭建的，操作简单便捷，tf，pytorch，sklearn大家可以按照自己喜好来。
网络模型可以选择CNN，RNN，Attention结构，或者多模型的融合，抛砖引玉，此Baseline采用的一维CNN方式，一维CNN学习地址
模型搭建
TIME_PERIODS = 5000
num_sensors = 12
def build_model(input_shape=(TIME_PERIODS,num_sensors),num_classes=2):
model = Sequential()
#model.add(Reshape((TIME_PERIODS, num_sensors), input_shape=input_shape))
model.add(Conv1D(16, 16,strides=2, activation='relu',input_shape=input_shape))
model.add(Conv1D(16, 16,strides=2, activation='relu',padding="same"))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Conv1D(64, 8,strides=2, activation='relu',padding="same"))
model.add(Conv1D(64, 8,strides=2, activation='relu',padding="same"))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Conv1D(128, 4,strides=2, activation='relu',padding="same"))
model.add(Conv1D(128, 4,strides=2, activation='relu',padding="same"))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(Conv1D(256, 2,strides=1, activation='relu',padding="same"))
model.add(Conv1D(256, 2,strides=1, activation='relu',padding="same"))
model.add(MaxPooling1D(2))
model.add(GlobalAveragePooling1D())
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
return(model)
用model.summary()输出的网络模型为
________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
reshape_1 (Reshape) (None, 5000, 12) 0
_________________________________________________________________
conv1d_1 (Conv1D) (None, 2493, 16) 3088
_________________________________________________________________
conv1d_2 (Conv1D) (None, 1247, 16) 4112
_________________________________________________________________
max_pooling1d_1 (MaxPooling1 (None, 623, 16) 0
_________________________________________________________________
conv1d_3 (Conv1D) (None, 312, 64) 8256
_________________________________________________________________
conv1d_4 (Conv1D) (None, 156, 64) 32832
_________________________________________________________________
max_pooling1d_2 (MaxPooling1 (None, 78, 64) 0
_________________________________________________________________
conv1d_5 (Conv1D) (None, 39, 128) 32896
_________________________________________________________________
conv1d_6 (Conv1D) (None, 20, 128) 65664
_________________________________________________________________
max_pooling1d_3 (MaxPooling1 (None, 10, 128) 0
_________________________________________________________________
conv1d_7 (Conv1D) (None, 10, 256) 65792
_________________________________________________________________
conv1d_8 (Conv1D) (None, 10, 256) 131328
_________________________________________________________________
max_pooling1d_4 (MaxPooling1 (None, 5, 256) 0
_________________________________________________________________
global_average_pooling1d_1 ( (None, 256) 0
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout) (None, 256) 0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 2) 514
=================================================================
Total params: 344,482
Trainable params: 344,482
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________训练参数比较少，大家可以根据自己想法更改。
3.网络模型训练
模型训练
if __name__ == "__main__":
"""dat1 = get_feature("TRAIN101.mat")
print("one data shape is",dat1.shape)
#one data shape is (12, 5000)
plt.plot(dat1[0])
plt.show()"""
if (os.path.exists(MANIFEST_DIR)==False):
create_csv()
train_iter = xs_gen(train=True)
test_iter = xs_gen(train=False)
model = build_model()
print(model.summary())
ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath='best_model.{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.h5',
monitor='val_acc', save_best_only=True,verbose=1)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(
generator=train_iter,
steps_per_epoch=500//Batch_size,
epochs=20,
initial_epoch=0,
validation_data = test_iter,
nb_val_samples = 100//Batch_size,
callbacks=[ckpt],
)
训练过程输出（最优结果：loss: 0.0565 - acc: 0.9820 - val_loss: 0.8307 - val_acc: 0.8800）
Epoch 10/20
25/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.2329 - acc: 0.9040 - val_loss: 0.4041 - val_acc: 0.8700
Epoch 00010: val_acc improved from 0.85000 to 0.87000, saving model to best_model.10-0.87.h5
Epoch 11/20
25/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1633 - acc: 0.9380 - val_loss: 0.5277 - val_acc: 0.8300
Epoch 00011: val_acc did not improve from 0.87000
Epoch 12/20
25/25 [==============================] - 1s 40ms/step - loss: 0.1394 - acc: 0.9500 - val_loss: 0.4916 - val_acc: 0.7400
Epoch 00012: val_acc did not improve from 0.87000
Epoch 13/20
25/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1746 - acc: 0.9220 - val_loss: 0.5208 - val_acc: 0.8100
Epoch 00013: val_acc did not improve from 0.87000
Epoch 14/20
25/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1009 - acc: 0.9720 - val_loss: 0.5513 - val_acc: 0.8000
Epoch 00014: val_acc did not improve from 0.87000
Epoch 15/20
25/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0565 - acc: 0.9820 - val_loss: 0.8307 - val_acc: 0.8800
Epoch 00015: val_acc improved from 0.87000 to 0.88000, saving model to best_model.15-0.88.h5
Epoch 16/20
25/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0261 - acc: 0.9920 - val_loss: 0.6443 - val_acc: 0.8400
Epoch 00016: val_acc did not improve from 0.88000
Epoch 17/20
25/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0178 - acc: 0.9960 - val_loss: 0.7773 - val_acc: 0.8700
Epoch 00017: val_acc did not improve from 0.88000
Epoch 18/20
25/25 [==============================] - 1s 38ms/step - loss: 0.0082 - acc: 0.9980 - val_loss: 0.8875 - val_acc: 0.8600
Epoch 00018: val_acc did not improve from 0.88000
Epoch 19/20
25/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.0045 - acc: 1.0000 - val_loss: 1.0057 - val_acc: 0.8600
Epoch 00019: val_acc did not improve from 0.88000
Epoch 20/20
25/25 [==============================] - 1s 37ms/step - loss: 0.0012 - acc: 1.0000 - val_loss: 1.1088 - val_acc: 0.8600
Epoch 00020: val_acc did not improve from 0.880004.模型应用预测结果
预测数据
if __name__ == "__main__":
"""dat1 = get_feature("TRAIN101.mat")
print("one data shape is",dat1.shape)
#one data shape is (12, 5000)
plt.plot(dat1[0])
plt.show()"""
"""if (os.path.exists(MANIFEST_DIR)==False):
create_csv()
train_iter = xs_gen(train=True)
test_iter = xs_gen(train=False)
model = build_model()
print(model.summary())
ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath='best_model.{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.h5',
monitor='val_acc', save_best_only=True,verbose=1)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(
generator=train_iter,
steps_per_epoch=500//Batch_size,
epochs=20,
initial_epoch=0,
validation_data = test_iter,
nb_val_samples = 100//Batch_size,
callbacks=[ckpt],
)"""
PRE_DIR = "sample_codes/answers.txt"
model = load_model("best_model.15-0.88.h5")
pre_lists = pd.read_csv(PRE_DIR,sep=r" ",header=None)
print(pre_lists.head())
pre_datas = np.array([get_feature(item,BASE_DIR="preliminary/TEST/") for item in pre_lists[0]])
pre_result = model.predict_classes(pre_datas)#0-1概率预测
print(pre_result.shape)
pre_lists[1] = pre_result
pre_lists.to_csv("sample_codes/answers1.txt",index=None,header=None)
print("predict finish")
下面是前十条预测结果：
TEST394,0
TEST313,1
TEST484,0
TEST288,0
TEST261,1
TEST310,0
TEST286,1
TEST367,1
TEST149,1
TEST160,1大家需要注意一下，我预测的方式和官方不同，需要大家自己根据赛题要求来进行预测提交。。
展望
此Baseline采用最简单的一维卷积达到了88%测试准确率（可能会因为随机初始化值上下波动），大家也可以多尝试GRU，Attention，和Resnet等结果，测试准确率准确率会突破90+。
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