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Rを使用して静脈内セットフローデータからトランペットカーブを計算する方法を探しています（これは重要ではありませんが、ggplot2が望ましいです）。流体加温ポンプからのフローデータは次のとおりです。http：//pastebin.com/vJmGcJmn

これまでのところ私はこれを持っています：

flow<-read.table(file="flow.dat",header=T)
flow$diff<-c(0,diff(flow$Mass))
ggplot(data=flow, aes(x=Secs,y=diff)) + geom_line()

必要なトランペットグラフはISO60601-2-24に準拠していることに注意してください（それが何かを意味する場合）。

このフローは150ml/分に設定されました。

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申し訳ありませんが、時間がかかりすぎて時間がかかりました。

あなたが提供したデータは、トランペット曲線が何を表しているかについてのあなたの説明に合わないようです。そのデータで何をする必要があるかを簡単に説明していただければ幸いです。

出力用にデータを形作ることができたら、それを以下のコードに挿入すると、プロットが生成されます。お客様のニーズに合わせてカスタマイズいたします。

# generate some random data
trump <- data.frame(
   curve1 = rev(sort(rchisq(100, df = 2))) * rnorm(100, mean = 5, sd = 0.1) + 3,
   curve2 = -rev(sort(rchisq(100, df = 2))) * rnorm(100, mean = 5, sd = 0.1) - 3
)
trump <- trump[seq(from = 1, to = 100, by = 3), ]

ggplot(trump, aes(x = 1:nrow(trump), y = curve1)) + 
   geom_line() +
   geom_point() +
   geom_line(aes(y = curve2)) + 
   geom_point(aes(y = curve2)) +
   geom_hline(aes(yintercept = 0), linetype = "solid") + # overall percentage error
   geom_hline(aes(yintercept = 5), linetype = "dashed") + # set rate
   xlab("Observation windows (in minutes)") +
   ylab("% error") + 
   annotate("text", x = 8, y = -1.5, label = "overall percentage error") +
   annotate("text", x = 5, y = 3, label = "set rate") +
   annotate("text", x = 10, y = -24, label = "min. error") +
   annotate("text", x = 10, y = 24, label = "max. error") +
   theme_bw()

ここに画像の説明を入力

于 2012-07-13T08:31:11.780 に答える
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ローマンの助けに感謝します。これが私たちが最終的に行った方法です。

flow<-read.table("iv.txt",comment.char="#",header=TRUE)
Q<-as.data.frame(c(0,(60*diff(flow$wt,1,1)/0.5)))  # Q is used for flow in  the standard
names(Q)<-"Q"
# Now combine them
l<-list(flow,Q)
dflow<-as.data.frame(l)
t1flow<-subset(dflow, dflow$secs>60*60 & dflow$secs<=120*60) # require the second hour of the data
t1flow$QE<-((t1flow$Q-setflow)/setflow)*100  # calculate the error
library(TTR) # use this for moving averages
# 
# Avert your eyes!  I know there must be a slicker way of doing this .....
#     
# Calculate the moving average using a sample rate of every 4 readings (2 mins of 30sec readings)
QE2<-SMA(t1flow$QE,4)
minQE2<-min(QE2,na.rm=TRUE)
maxQE2<-max(QE2,na.rm=TRUE)
# now for the 5 minute window
QE5<-SMA(t1flow$QE,10)
minQE5<-min(QE5,na.rm=TRUE)
maxQE5<-max(QE5,na.rm=TRUE)
# Set window to 11 mins
QE11<-SMA(t1flow$QE,22)
minQE11<-min(QE11,na.rm=TRUE)
maxQE11<-max(QE11,na.rm=TRUE)
# Set window to 19 mins
QE19<-SMA(t1flow$QE,38)
minQE19<-min(QE19,na.rm=TRUE)
maxQE19<-max(QE19,na.rm=TRUE)
# Set window to 31 mins
QE31<-SMA(t1flow$QE,62)
minQE31<-min(QE31,na.rm=TRUE)
maxQE31<-max(QE31,na.rm=TRUE)
# 
# OK - you can look again :-)
#
# create a data frame from this data
trump<-data.frame(c(2,5,11,19,31),c(minQE2,minQE5,minQE11,minQE19,minQE31),c(maxQE2,maxQE5,maxQE11,maxQE19,maxQE31))
names(trump)<-c("T","minE","maxE")
A<-mean(t1flow$QE) # calculate the overall mean percentage error
error_caption<-paste("overall percentage error = ",A,"%") # create the string to label the error line
# plot the graph
ggplot(trump, aes(x = T, y = minE)) +
    geom_line() +
    geom_point(color="red") +
    geom_line(aes(y = maxE)) +
    geom_point(aes(y = maxE),colour="red") +
    geom_hline(aes(yintercept = 0), linetype = "dashed") + # overall percentage error
    geom_hline(aes(yintercept = A), linetype = "solid") + # set rate
    xlab("Observation windows (in minutes)") +
    ylab("% error") +
    scale_x_continuous(breaks=c(0,2,5,11,19,31),limits=c(0,32)) +   # label the x axis only at the window values
    annotate("text", x = 10, y = A-0.5, label = error_caption) +  # add the error line label
    opts(title="Trumpet curve for Test Data")

最終的なトランペット グラフ

また利用可能ですh最終的なグラフを見ることができます[ここ][2]

于 2012-07-17T14:52:44.913 に答える
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数式が ISO 60601-2-24 の方程式と一致しません。仕様を理解するのは少し面倒ですが、2 分間のウィンドウや移動平均はありません。まず、(仕様に従って) 1 分間のサンプルとしてフォーマットされたデータを取得します。1 分間隔で次の列を持つデータ配列を実行します。

colTotalLiquid = 1  #total liquid  (precalculated from weight)
colProgRate = 2         #prog rate
colQi   = 3         # rate Q(i) from IEC60601-2-24


obsWindow = (2, 5, 11, 19, 31)                  # observation windows in minutes
analysisT1start = 60                            # start of analysis period T1
analysisT1end = 120                             # end of analysis period T1

t1err = dict.fromkeys(obsWindow, None)

progRate = data[analysisT1start][colProgRate]
A = 100 * (((data[analysisT1end][colTotalLiquid] - data[analysisT1start][colTotalLiquid]) * hours / (analysisT1end - analysisT1start)) - progRate) / progRate

t1TrumpetX = []     #mintes
t1TrumpetY1 = []    #Ep(max)
t1TrumpetY2 = []    #Ep(min)
t1TrumpetY3 = []    #mean err
t1TrumpetY4 = []    #prog Rate

for p in obsWindow:
    m = (analysisT1end - analysisT1start) - p + 1
    t1err[p] = {'m': m} 
    EpMax = 0
    EpMin = 0
    for j in range(1, m + 1):
        errSum = 0
        for i in range(j, j + p):
            errSum += (1.0/p) * 100 * ( data[analysisT1start + i][colQi] - progRate ) / progRate
        if errSum > EpMax:
            EpMax = errSum
        if errSum < EpMin:
            EpMin = errSum
    t1err[p]['EpMax'] = EpMax
    t1err[p]['EpMin'] = EpMin
    t1TrumpetX.append(p)
    t1TrumpetY1.append(EpMax)
    t1TrumpetY2.append(EpMin)
    t1TrumpetY3.append(A)
    t1TrumpetY4.append(0)

tplot = PdfPages('trumpet curve.pdf')
p1 = plt.figure()
plt.plot(t1TrumpetX, t1TrumpetY1)
plt.plot(t1TrumpetX, t1TrumpetY2)
plt.plot(t1TrumpetX, t1TrumpetY3)
plt.plot(t1TrumpetX, t1TrumpetY4, '--')
plt.legend(('Ep(max)','Ep(min)', 'overall error', 'set rate'), fontsize='xx-small', loc='best')
plt.title(baseName + ': IEC60601-2-24 Trumpet Curve for Second Hour', fontsize='x-small')
plt.xlabel('Observation window (min)', fontsize='x-small')
plt.ylabel('Percentage error of flow', fontsize='x-small')
plt.ylim((-15, 15))
ax = plt.axes()
ax.set_xticks(obsWindow)
tplot.savefig(p1)
plt.close(p1)
tplot.close(p1)

これで標準のトランペット カーブが得られます。全体的なエラー A に数値ラベルを付ける必要はありませんが、注釈を付けることでそれを行うことができます。

于 2017-12-17T20:38:36.050 に答える