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# System prepended metadata

title: ECG AI Training
tags: [ECG]

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如果 `kagglehub` 無法正常下載，你可以改用 `kaggle` CLI：
1. 安裝 `kaggle`：
   ```bash
   pip install kaggle
   ```
2. 下載數據：
   ```bash
   kaggle datasets download -d mondejar/mitbih-database -p ~/datasets/ --unzip
   ```
3. 在 Python 中讀取：
   ```python
   df_train = pd.read_csv("~/datasets/mitbih_train.csv", header=None)
   ```

你的錯誤 **`KeyError: 'username'`** 表示 `kaggle` CLI 無法找到你的 `kaggle.json` API 金鑰，或者金鑰的內容不正確。

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### **解決方法**
#### **1. 確保 `kaggle.json` 存在**
執行以下命令來檢查 `kaggle.json` 是否正確放置：
```bash
ls -l ~/.kaggle/kaggle.json
```
如果檔案不存在，請執行 **步驟 2** 下載 API 金鑰。

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#### **2. 下載 `kaggle.json` API Key**
如果 `kaggle.json` 不存在，你需要從 Kaggle 下載：
1. 前往 [Kaggle API 設定頁面](https://www.kaggle.com/settings)
2. 向下滾動到 `API` 區域，點擊 **"Create New API Token"**
3. 這會下載一個 `kaggle.json` 檔案
4. 把它移動到正確的位置：
   ```bash
   mkdir -p ~/.kaggle
   mv ~/Downloads/kaggle.json ~/.kaggle/
   chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json
   ```

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#### **3. 檢查 `kaggle.json` 內容**
執行：
```bash
cat ~/.kaggle/kaggle.json
```
應該要看到：
```json
{"username":"你的Kaggle帳號","key":"你的API金鑰"}
```
⚠️ **確保 `username` 存在，且不是 `null` 或 `""`（空字串）**。

如果 `username` 缺失或不對，請刪除 `kaggle.json`，然後**重新下載**。

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#### **4. 測試 `kaggle`**
測試 `kaggle` 是否正常運作：
```bash
kaggle datasets list
```
如果這個指令能運行，表示 API 金鑰已正確設置。

然後重試：
```bash
kaggle datasets download -d mondejar/mitbih-database -p ~/datasets/ --unzip
```
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這段內容是 MIT-BIH 之類的心電圖「**註釋檔 (annotation file)**」，每一行代表在某個時間點 (或 sample index) 上偵測到的心跳或事件，以及對應的心律/節拍種類 (例如 N、V、A、F…)。一般用來搭配 ECG 訊號進行心律不整分類或診斷。以下是各欄位與符號的意義：

1. **時間 (如 0:00.008)**  
   - 這是生理紀錄檔案的時間戳 (可能是 mm:ss.毫秒)，表示該事件出現在第幾秒。

2. **sample index (如 3、42、320… )**  
   - 代表在整段 ECG 紀錄中的第幾個取樣點(sample)。如果原始資料取樣頻率為 360 Hz，則每秒約 360 個 sample。  
   - 例如 `320` 表示在第 320 個取樣點位置偵測到本行所述的心跳/節拍。

3. **符號 (N, V, A, F, +, …)**  
   - **N**：Normal beat (正常竇性心跳)  
   - **V**：Ventricular ectopic beat (心室早期收縮/PVC)  
   - **A**：Atrial ectopic beat (心房早期收縮)  
   - **F**：Fusion beat (融合搏動)  
   - **+**：通常是特別標記，有時用來標示心跳間的分界或特殊事件 (例如 VT、(N) 等額外註解會寫在行末)  
   - 也可能出現 **其他符號** (如 /, L, R, B, …)，表示不同種類的早期收縮或節律事件。

4. **最後可能有 `(N`, `(VT`, `(B` 等括號註解**  
   - 這些是更詳細的人為備註，像是 `(N` 代表 Normal、`(VT` 代表 Ventricular Tachycardia (心室頻脈) 的起始或段落，`(B` 代表 Bigeminy (二聯律) 等。  
   - 這些註解有時會跟在 `+` 之後，表示「在這個時間點或心跳間隔發生某個特殊事件」或「這段是特定節律」。

5. **其他 0 0 0 數字**  
   - 在某些 MIT-BIH 格式中，這幾個數字是預留欄位，或者代表其他維度資訊 (例如訊號品質、人工註解標記等)。若不是做特別研究，通常可以忽略。

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### 如何使用這些註釋
- **對齊 ECG 波形**：根據第二欄 (sample index) 找到原始訊號中對應位置 (通常是心跳 R 波頂點)。
- **判斷心律種類**：看第三欄 (N, V, A, F, …) 或附帶在行尾的 `(VT)`, `(N)`, `(B)` 來得知這一拍的分類或事件。
- **切割特定範圍波形**：例如以 R peak 為中心，前後各擷取 100~200 點作為「某一拍」的特徵，搭配符號 (N, V…) 做機器學習或深度學習訓練。

### 簡而言之
- 這個檔案是「心電訊號的事件/心拍標註」：  
  - **時間 + sample**：發生的時間點。  
  - **符號**：事件類型 (正常拍 N、PVC V、房早 A、融合 F…；`+` 為特別標記)。  
  - **行末括號**：額外描述 (如 `(VT` 代表這附近進入心室頻脈)。  

透過它，你能知道「哪個 sample 是哪種類型的心跳」，以便後續分析或訓練模型。

以下這些資料行表示從兩個不同導程（在此例中為 MLII，即改良 Lead II，以及 V5）所取得的原始心電圖（ECG）信號測量值，這些測量值依時間順序排列。每一行包含以下三個部分：

1. **Sample #**：取樣的索引值（從 0 開始，往後每一筆資料加 1）。
2. **MLII**：在改良 Lead II 導程上量測到的心電圖振幅（或電位）。
3. **V5**：在 V5 導程上量測到的心電圖振幅。

舉例來說，前幾行資料如下：

```
'sample #','MLII','V5'
0,995,1011
1,995,1011
2,995,1011
...
```

- 「sample # = 0」表示第一筆量測資料。
- 「MLII = 995」以及「V5 = 1011」代表在當下這個取樣點，MLII 導程與 V5 導程量測到的電壓（或讀數）。

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### 這個檔案代表什麼？

- 這些資料基本上是某位病人在相同時間下於兩個心電導程上量測到的心臟電活動片段。  
- 每一行代表一個時間切片（一次取樣）。假設取樣頻率是 360 Hz（在許多 MIT-BIH 資料集中很常見），那麼每一筆資料就對應約 1/360 秒的時間。

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### 為什麼會有兩個導程的數值？

一份標準的心電圖（ECG）可以包含多條導程（例如 I、II、III、aVR、aVL、aVF、V1–V6），但在這裡只提供了：

- **MLII**：即改良 Lead II，一般常用於偵測心律不整，因為它可以清楚地顯示 P 波和 QRS 波形。  
- **V5**：這是胸前導程之一。

透過比較這兩條導程的訊號，臨床醫師或分析演算法能更全面地了解心臟在不同區域的電活動情況。

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### 這些資料用於何種目的？

1. **心律不整分類**：可以利用這些取樣值來偵測正常或異常的心跳，如室性早期收縮（V）、房性早期收縮（A）等等。  
2. **信號分析**：研究人員可藉由觀察波形形狀、各種間期（如 PR、QRS、QT）或波形結構，來進一步判斷心臟問題。

總而言之，這個 CSV 檔呈現的是兩條導程的原始心電訊號，其時間序列由每一筆取樣（sample #）組成，第二與第三欄分別紀錄導程 MLII 與 V5 的電位振幅。