【亲测免费】 MIMIC-III 临床数据集基准构建教程

1. 项目目录结构及介绍

在 mimic3-benchmarks 仓库中，主要的目录结构如下：

• mimic3benchmark: 包含用于处理 MIMIC-III 数据并构建基准任务的数据处理脚本。
• mimic3models: 存放实现的各种机器学习模型代码，如多任务RNN等。
• resources: 提供一些辅助资源，例如预训练模型或其他静态文件。
• scripts: 含有构建和运行基准测试所需的一系列脚本。
• evaluation: 用于评估模型性能的工具和指标计算。
• .gitignore: Git 忽略文件列表。
• LICENSE: 开源许可证信息，这里是 MIT 许可证。
• README.md: 项目简介和指南。
• statistics.md: 可能包含关于数据统计的信息。
• *.py: 单独的 Python 模块或脚本。

解释: mimic3benchmark 是核心部分，它负责从原始CSV数据转换为按病人ID组织的子目录结构，mimic3models 则关注模型实现，而 scripts 目录中的脚本用于整个流程的自动化。

2. 项目的启动文件介绍

虽然这个项目没有明确的 "启动" 文件，但我们可以将 scripts 目录下的 extract_subjects.py 视为主导数据预处理的关键脚本。此脚本用于从MIMIC-III CSV文件中提取病人信息，并按照病人ID分别存储到相应的目录下。

此外，若要运行特定的基准任务，如训练和评估模型，通常会从 mimic3models 中选择一个具体的模型文件作为起点，并在相应的目录下运行包含训练和测试逻辑的Python脚本。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有明显的全局配置文件。不过，在运行某些脚本时，可能需要提供参数来指定输入数据路径、输出目录、模型参数等。这些参数通常是通过命令行传递给脚本的，而不是从配置文件中加载。例如：

python -m mimic3benchmark.scripts.extract_subjects [PATH_TO_MIMIC-III_CSVS] data/root/

这里，[PATH_TO_MIMIC-III_CSVS] 就是数据集的路径，而 data/root/ 是预处理数据的输出位置。

若需自定义模型设置，您可能需要编辑模型类或训练脚本来调整超参数，而不是使用独立的配置文件。

请注意，由于项目的具体实现细节可能会随着版本更新而变化，建议参考最新的 README.md 或相关文档以获取最新信息。