Harmful Brain Activity Classification_eeg_데이터 살펴보기
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데이터과학자가 될 수 있을까?/project_일기

Harmful Brain Activity Classification_eeg_데이터 살펴보기

by 데이터과학자 이한 2024. 2. 20.

안녕하세요 이한입니다.

 

저는 train 데이터를 보면서 데이터가 몇 명의 환자로 하여금 만들어진 데이터 인지 궁금했습니다.

 

총 106800 개의 row로 되어 있는 trian 데이터의 환자는 1950명의 환자로 이루어져 있었습니다.

한 명의 환자가 여러 개의 이상 뇌 활동을 한다는 것을 의미했습니다.

 

그래서 또 의문이 들었습니다.  

혹시 어떤  이상 뇌파가  일어났을 때? 무조건 적으로 이뤄지는 이상 뇌파가 있을까? 하는 궁금증이었는데요

 

 

#'Seizure', 'GPD', 'LRDA', 'Other', 'GRDA', 'LPD'

se = 0
gpd = 0
lrd = 0
oth = 0
grd = 0
lpd = 0


for i in range(len(temp_df)):
    if 'LPD' in temp_df['병명'][i]:
        lpd += 1
    elif 'Seizure' in temp_df['병명'][i]:
        se += 1
    elif 'GPD' in temp_df['병명'][i]:
        gpd += 1
    elif 'LRDA' in temp_df['병명'][i]:
        lrd += 1
    elif 'Other' in temp_df['병명'][i]:
        oth += 1
    elif 'GRDA' in temp_df['병명'][i]:
        grd += 1
    else:
        pass

print(se,gpd,lrd,oth,grd,lpd)

# 진단 유형을 별도 컬럼으로 분리
diagnosis_types = ['Seizure', 'Other', 'LRDA', 'GRDA', 'GPD', 'LPD']
for d in diagnosis_types:
    temp_df[d] = temp_df['병명'].apply(lambda x: d in x)

# '병명' 컬럼은 이제 필요 없으므로 삭제
temp_df.drop('병명', axis=1, inplace=True)


print(temp_df)

#발작이 가장 많음

 

 

Seizure: 834  other: 78. lrda: 134  grda  436  gpd 217  lpd 251

 

 

저는 심각한 뇌손상이 있는 경우에 나다나는 LPD 같은 경우는 발작이 무조건 일어날 것만 같았는데요

 저의 생각과 매우 다르다는 점을 알게 되었습니다. 

 

오히려 심각한 뇌손상을 입어서 신호가 연결되지 않기 때문일까요 

 

발작이 일어나는 이유가 궁금해서 찾아보았습니다.

 

발작은 뇌의 정상 전기 활동에 급격한 변화가 발생하여 뇌세포에서 통제되지 않은 전기 신호가 생김으로써 환자의 행동, 운동, 생각, 느끼는 방식에 일시적으로 영향을 주는 것을 의미합니다.

 

급격한 변화가 생기는 이유는 뭐 때문일까요?

 

 

 

 

정말 많은 생각을 하게 된 히트맵 결과였습니다.

 

eda는 아래의 eda를 참고하시면 좋을 것 같아 올려드립니다.

 

저도 다른 분이 해주신 eda를 필사하면서 새롭게 생각을 해보도록 하겠습니다.

 

 

 

 

아래는 참고 eda입니다. 

 

https://www.kaggle.com/code/oles04/introduction-eda

 

Introduction + EDA

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from HMS - Harmful Brain Activity Classification

www.kaggle.com

 

https://www.kaggle.com/code/mvvppp/hms-eda-and-domain-journey

 

🌩️HMS - EDA and Domain Journey🌍

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from HMS - Harmful Brain Activity Classification

www.kaggle.com

 

 

 

 

 

 

 

 


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