MIMIC数据提取教程 - 官方提供的时间函数（一）

mimic数据库中有非常多的指标是需要根据时间计算出来， 跟时间有关的指标都需要通过官方的时间函数进行计算得出MIMIC数据库常用的几个时间计算函数如下 一、DATETIME_DIFF函数1.1 实例： '# 连接到MIMIC-IV数据库conn = psycopg2.connect(dbname='mimiciv', user='postgres', password='mimic', query_schema = 'SET search_path to ' + schema_name + ';'# # # 设置查询语句# # # 我们选择从mimiciv_hosp.admissions表中提取 二、DATETIME_SUB函数2.1 实例：提取患者入ICU24小时内的实验室指标注意：入ICU前6个小时跟入ICU后24小时内采集的指标都属于24小时内的指标。 使用DATETIME_SUB函数把入ICU时间减去6个小时使用DATETIME_ADD函数把入ICU时间加上24个小时得出了一个时间范围，最后再通过这个时间范围，判断实验室指标的采集时间是不是在这个时间范围内就能提取出入

MIMIC数据库提取教程-提取某种疾病下的实验室指标

我们在进行数据分析时，很多时候需要提取出患某种疾病的患者的实验室指标，比如患者的血气，血常规等指标。小编今天以提取患“肺栓塞”患者的实验室指标为例子，教大家如何提取mimiciv数据库的实验室指标。 01提取指标小编本次要提取的指标是患有“肺栓塞”的患者的以下实验室指标：“血红蛋白”，“D二聚体”，“葡萄糖”。 提取的最终结果如下：02操作步骤第一步，因为mimic中的疾病数据是根据icd编码查找的，所以我们需要先找出“肺栓塞”对应的icd编码，从下表可以看出肺栓塞的icd编码大部分都是以“415“开头的第二步 查找实验室指标的信息，并根据患者分组03合并结果小编现在已经分别查询出来了患了“肺栓塞”的病人，以及对应的实验室指标，最后需要把这些SQL语句合并后，才能输出在一张表格，其中使用了with子查询，分别把诊断数据跟实验室指标数据作为子查询

MIMIC数据库提取教程-提取某种疾病下的患者人口统计学指标

在上一篇数据库提取教程中，小编教大家提取了“肺栓塞”患者的实验室指标，具体步骤可以参考MIMIC数据库提取教程-提取某种疾病下的实验室指标。 在本期数据库提取教程，小编依旧以“肺栓塞”患者为例，教大家如何提取患者的人口统计学指标。 在mimiciv数据库中，患者的人口统计学信息主要分为两部分。 第一部分为患者的“语言”，“种族”，“婚姻状态”这几种信息，这些信息直接记录在了hosp模块的admissions表中，大家直接提取即可。 第二部分为患者的“年龄”，“身高”，“体重”这几个信息，这几个信息都不可以直接从表中直接提取，而是要经过计算才能获取患者正确的指标。 -- MIMIC中测量身高有两种单位，分别是英寸跟厘米，两种都要统计，最终单位统一转成厘米base_ht AS ( SELECT c.subject_id -- 单位统一转成厘米

eeglab教程系列(6)-提取数据epoch

为了研究连续记录数据的事件相关脑电图动力学，可以通过选择Tools > Extract Epochs来提取与感兴趣事件锁定的数据时间段（例如，数据时间段锁定为一类实验刺激的集合）。 点击"OK"后弹出新窗口，提供更改数据集名称和/或将数据集保存到磁盘文件。此时，编辑数据集描述可能非常有用(将新数据集的确切性质存储在数据集中，以备将来参考)。通过按"说明"来执行此操作。 移除基线值 ---- 当存在数据时段之间的基线差异(例如，由低频漂移或伪影引起的基线差异)时，从每个时段移除平均基线值是有用的。如果差异留在数据中，可能会影响数据的分析。 Tools > Remove baseline，出现如下界面： 在上述界面中，可以指定每个epoch中的基线时段(以毫秒或帧=时间点为单位)--默认情况下，每个epoch中用于计算移除原始epoched数据集的平均值的延迟窗口将被移除的基线数据集覆盖 如果分析的目标是定义时间锁定事件后数据中发生的转换，则使用刺激前时期的平均值（pop_rmbase.m默认值）对许多数据集都是有效的。 默认情况下，将对所有通道数据执行基线删除。

MIMIC III数据集详细介绍

ＭＩＭＩＣ数据集包括ＭＩＭＩＣ－ＩＩ数据集和ＭＩＭＩＣ－ＩＩＩ数据集，ＭＩＭＩＣ－ＩＩ数据集的数据是２００１—２００８年间贝斯以色列迪康医学中心（ＢＩＤＭＣ）重症监护室中病人的医疗数据，ＭＩＭ－ＩＣ－ＩＩＩ 数据集的数据是２００１年６月—２０１２年１０月重症监护室病人数据。 数据集ＭＩＭＩＣ数据库从发布到现在，随着更多数据变得可用，数据导入和提取方法的改进，以及数据库维护人员一直根据社区提供的数据库内容的反馈定期更新数据集，因此ＭＩＭＩＣ数据集有多个版本，目前最新的版本是２０１６ null - HADM_ID INT not null - SEQ_NUM INT 操作顺序 ICD9_CODE VARCHAR(10) ICD-9 编码 参考文章 官方文档：https://mimic.mit.edu /about/mimic/ 信息资源管理学报 的一篇文章： ＭＩＭＩＣ－ＩＩＩ电子病历数据集及其挖掘研究 陈 静１ 李保萍２ （１．华中师范大学信息管理学院，武汉，４３００７９； ２．武汉大学信息管理学院

MIMIC-IV-ED数据集介绍

MIMIC-IV-ED 旨在通过提供一个大型的数据库来支持急诊护理中的数据分析，该数据库位于马萨诸塞州波士顿的一个三级学术医疗中心。 Methods 数据是以扩展标记语言(XML)从贝斯以色列女执事医疗中心(BIDMC) ED 中提取出来的，然后从 XML 转换成一个非规范化的关系数据库，旨在简化分析。 相反，不同的subject _ id 在时间上有重叠的数据不一定同时出现在 ED 中。最后，使用混合去识别算法处理自由文本字段，并将检测到的 PHI 实体替换为三个下划线(’_ _’)[6]。 虽然 MIMIC-IV-ED 的核心目标是为研究目的提供真实世界的临床数据，因此限制了在数据发布之前进行的预处理的数量，但在转换过程中需要一些数据清理步骤。在使用表特定的主键插入时，观察数据被删除。 MIMIC-IV-ED v1.0 MIMIC-IV-ED v1.0于2021年6月3日发布。

6，特征的提取

我们将简要介绍一些常用的特征提取方法： 字典加载特征:DictVectorizer 文本特征提取： 词频向量(CountVectorizer) TF-IDF向量(TfidfVectorizer,TfidfTransformer ) 特征哈希向量(HashingVectorizer) 图像特征提取: 提取像素矩阵 一，字典加载特征 用python中的字典存储特征是一种常用的做法，其优点是容易理解。 在搜索和数据挖掘中经常使用。 ? TfidfTransformer可以把普通的词频向量转换成Tf-idf权重向量。 即对于任意两个不同的数据块，其hash值相同的可能性极小；对于一个给定的数据块，找到和它hash值相同的数据块极为困难。 目前流行的Hash函数包括MD4,MD5,SHA等。 ? 三，图片特征提取 图片特征提取的最常用方法是获取图片的像素矩阵，并将其拼接成一个向量。 ? ? ? ?

MIMIC-IV 数据查询加速教程

MIMIC-IV查询加速保姆级教程为什么查询会这么慢？ 这个过程时间比较长，2分钟左右，耐心等待我们现在看看文章开头的SQL查询速度， 9秒就完成了查询PostgreSQL 索引索引是加速搜索引擎检索数据的一种特殊表查询。 简单地说，索引是一个指向表中数据的指针。一个数据库中的索引与一本书的索引目录是非常相似的。拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的字。 索引有助于加快 SELECT 查询和 WHERE 子句，但它会减慢使用 UPDATE 和 INSERT 语句时的数据输入。索引可以创建或删除，但不会影响数据。 唯一索引使用唯一索引不仅是为了性能，同时也为了数据的完整性。唯一索引不允许任何重复的值插入到表中。

MIMIC数据库安装保姆级教程（下)

安装前准备 执行安装前需要准备以下文件： 1，mimic数据导入脚本。 2，mimiciv数据文件。 mimic数据导入脚本可以在官方的github网址上下载，网址为： https://github.com/MIT-LCP/mimic-code/tree/main。 mimiciv数据文件需要在官网申请权限才可以下载使用，不知道怎么申请的同学，可以参考小编以前的文章： MIMIC数据库下载权限申请保姆级教程（上） MIMIC数据库下载权限申请保姆级教程（下） 安装脚本介绍 ，通过7z加载mimiciv数据，其中mimic_data_dir为mimiciv数据存放路径 # 设置mimic数据存放路径 \set mimic_data_dir 'D:/mimic/mimiciv-data /mimic-iv-2.2' # 加载数据 \i D:/workspace/mimic-code-main/mimic-iv/buildmimic/postgres/load_7z.sq 数据导入过程会比较漫长

MIMIC数据库安装保姆级教程（上）

安装前准备 安装mimic数据库前，我们需要先准备以下工具： 1，postgres数据库安装包； 2，7z安装包； 3，mimiciv数据安装脚本； 4，mimiciv数据集； 为了方便同学们学习，小编已经把上述需要的软件已经整理好了 ，关注“科研收录”公众号，后台回复"mimic安装"就可以获取下载地址。 安装Postgres数据库 mimic官方推荐使用postgres数据库进行数据分析。 安装7z解压缩软件 因为mimiciv数据非常大，压缩包就有8G，导入完数据后将近100G，不能直接将数据导入数据库，需要使用到7z解压缩工具进行数据解压导入。 双击7z安装文件 选择7z安装目录（记住这个目录，后面设置环境变量要用） 点击"Install"，很快就安装完毕 02 设置环境变量 安装完7z之后，还需要设置7z的环境变量，才可以使用7z进行mimic

爬虫系列（6）数据提取--正则表达式。

提取数据 在前面我们已经搞定了怎样获取页面的内容，不过还差一步，这么多杂乱的代码夹杂文字我们怎样把它提取出来整理呢？下面就开始介绍一个十分强大的工具，正则表达式！ 正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了 规则： 模式 描述

MIMIC数据库，常用查询指令SQL基础(一)

SELECT 语句 SELECT 语句用于从数据库中选取数据。 结果被存储在一个结果表中，称为结果集。 SQL SELECT 语法 SELECT column1, column2, ... （去重） 我们平时在操作数据时，有可能出现一种情况，在一个表中有多个重复的记录，当提取这样的记录时，DISTINCT 关键字就显得特别有意义，它只获取唯一一次记录，而不是获取重复记录。 ，就可以在 SELECT 语句中添加 WHERE 子句，从而过滤掉我们不需要数据。 语法 以下是 SELECT 语句中使用 WHERE 子句从数据库中读取数据的通用语法： SELECT column1, column2, columnN FROM table_name WHERE [condition1 示例 BETWEEN BETWEEN 操作符选取介于两个值之间的数据范围内的值。这些值可以是数值、文本或者日期。

MIMIC数据库安装保姆级教程（上）

安装前准备 安装mimic数据库前，我们需要先准备以下工具： 1，postgres数据库安装包； 2，7z安装包； 3，mimiciv数据安装脚本； 4，mimiciv数据集； 为了方便同学们学习，小编已经把上述需要的软件已经整理好了 ，关注“科研收录”公众号，后台回复"mimic安装"就可以获取下载地址。 安装Postgres数据库 mimic官方推荐使用postgres数据库进行数据分析。 安装7z解压缩软件 因为mimiciv数据非常大，压缩包就有8G，导入完数据后将近100G，不能直接将数据导入数据库，需要使用到7z解压缩工具进行数据解压导入。 双击7z安装文件 选择7z安装目录（记住这个目录，后面设置环境变量要用） 点击"Install"，很快就安装完毕 02 设置环境变量 安装完7z之后，还需要设置7z的环境变量，才可以使用7z进行mimic

公开重症监护数据库MIMIC代码仓库介绍

； 该文介绍MIMIC代码仓库，介绍与重症相关概念的导出以及相关假设条件等； 公开数据已经逐渐有了，公开相应的数据代码同样重要。 代码仓库详情 Concepts 从电子病历中提取重要概念的代码。 with in-hospital mortality for hemodynamically stable patients with respiratory failure aline.ipynb提取数据 补充 代码库地址：https://github.com/MIT-LCP/mimic-code 之前以MIMIC-III为主，现在mimic-iii和mimic-iv合并在一起了 mimic数据库为了让研究者访问更加方便 ，很大一个改变是部署在云上比如google的云平台，云平台上需要big query语法来访问，所以现在代码库关于数据提取的代码更新以big query为主，需要通过脚本转化为适合postgres语法 Open

【数据挖掘】任务2：医学数据库MIMIC-III数据处理

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文字体下坐标轴负数的负号显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 数据提取 提取LABEVENTS表格中PO2和PCO2数据 # 根据采集时间来读取数据 df = pd.read_csv('mini_label_events.csv', index_col='CHARTTIME 23765 193447.0 2200-05-09 02:24:00 4673 38.0 44.0 70646 NaN 2201-01-25 12:23:00 4673 rows × 5 columns 提取 rows × 5 columns 最小采集时间的间隔 # 根据病人ID和不同住院时间的ID进行分组 group = a1.groupby(["SUBJECT_ID", "HADM_ID1"]) # 提取采集时间大于 tem_list = [] for key, item in group['采集时间']: if item.count() > 1: tem_list.append(item) # 提取各组的所有采集时间间隔

表格数据提取

code += all_char[num] res = ''.join(code) return res def get_carNum(): ''' 提取并添加站点名称 func in case_list: url_img = get_url(func) Download(url_img, car_name) ---- 标题：表格数据提取

JSON数据提取

JSON在数据交换中起到了一个载体的作用，承载着相互传递的数据。JSON适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。   json模块是Python自带的模块，Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码： json.dumps(): 对数据进行编码。 json.loads(): 对数据进行解码。 ? Python 数据类型编码为 JSON数据类型： Python JSON dict object list, tuple array str string int, float, int- & float-derived Enums number True true False false None null JSON数据类型 解码为 Python 数据类型： JSON Python object dict array

数据提取-PyQuery

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