다루는 데이터가 심전도 데이터인데, 간단하게만 데이터 특징 위주로 설명하자면 사진에 보이는 문자 총 12개가 각각의 Time channel이고, 각 채널마다 시계열 데이터가 250point씩 있습니다. 이때 각 채널끼리의 데이터들은 서로 독립적이지 않고 영향이 있으며,, 삐쭉 솟은 그래프 일명 R peak의 위치가 서로 시간이 맞는것을 보시면 이 점을 생각해서 데이터를 모델에 집어넣을때 신경을 써야 합니다.
raw data는 (250, 12) 형태인데, 이걸 대체 어떤 기성 모델에 집어넣는게 맞는지, 그리고 넣는다면 데이터 쉐잎은 어떤 형태로 해서 집어넣는게 옳을지 잘 가늠이 안됩니다. 예를 들어 1000, 3로 concatenate해서 실제 위 사진처럼 3줄로 집어넣는게 옳을지와같은 문제도 잘 모르겠습니다. 도와주세요
https://github.com/bowang-lab/ECG-FM/
감사합니다!
보통 12개 채널로 250 × 12가 아닐까... 12채널간 공변량이 있고 (eeg 기준으론 그냥 선형으로 해버림) 그걸 캡처해야하니 당연히 250×12로 넣어야함
넵
선형으로 한다는게 공변량이 있다는걸 확인하는 건가요? 잘 몰라서요..
공변량이 어떤 정보를 줄 수 있는 경우가 있어.. 그럴 경우에 그냥 채널 무시하고 concat해버리면 정보가 날라가서 그럼
넵 감삼다
EKG는 멜 스펙토그램으로 변환해서 이미지처럼 다루거나, 아니면 raw data 자체에서 12채널을 그냥 이미지에서 RGB 채널로 생각하고 1d cnn으로 레즈넷이나 ViT로 모델링하는 게 대부분인 듯
감사합니다