def plotCorrelationFi(self):
"""
Построение графика корреляции левого и правого полушария по сегментам
"""
# Если выделена не однастрока (4 поля)
if len(self.ui.treExportProbes.selectedIndexes()) != 4:
self.statusBar().showMessage(u'Пациент не выбран')
return
for index in self.ui.treExportProbes.selectedItems():
# Получаем матрицы съема
lMatr, rMatr = base.getMatrix(index.text(0), str(index.text(2)))
# Получаем матрицу корреляции
corrMtrx = MathFunc.CorrelationSegI(lMatr, rMatr)
# подготавливаем холст
gf.preparePlot(self.ui.qwtGraphPlot, u'Корреляция Seg(L,R)')
gf.setAxis(self.ui.qwtGraphPlot)
# markers (Вертикальны разделители)
gf.plotVFuncMarkers(self.ui.qwtGraphPlot)
# ось абцисс
gf.plotAbciss(self.ui.qwtGraphPlot)
# Построение графика правого полушария
curve = Qwt.QwtPlotCurve(u'Корреляция Seg(L,R)')
curve.attach(self.ui.qwtGraphPlot)
curve.setRenderHint(Qwt.QwtPlotItem.RenderAntialiased)
curve.setPen(Qt.QPen(Qt.Qt.black, 2))
curve.setData(range(0, 35), corrMtrx)
# Выводим график
self.ui.qwtGraphPlot.replot()
def plotMaxMin(self):
'''
Постоение графика Max-min
'''
# Если выделена не однастрока (4 поля)
if len(self.ui.treExportProbes.selectedIndexes()) != 4:
self.statusBar().showMessage(u'Пациент не выбран')
return
for index in self.ui.treExportProbes.selectedItems():
# Получаем матрицы съема
lMatr, rMatr = base.getMatrix(index.text(0), str(index.text(2)))
# Расчитываем MaxMin для каждого полушария
lMaxMin = MathFunc.MaxMin(lMatr)
rMaxMin = MathFunc.MaxMin(rMatr)
# подготавливаем холст
gf.preparePlot(self.ui.qwtGraphPlot, u'Max-Min')
gf.setAxis(self.ui.qwtGraphPlot)
# markers (Вертикальны разделители)
gf.plotVFuncMarkers(self.ui.qwtGraphPlot)
# Построение графика левого полушария
curve = Qwt.QwtPlotCurve(u'Левое полушарие')
curve.attach(self.ui.qwtGraphPlot)
curve.setRenderHint(Qwt.QwtPlotItem.RenderAntialiased)
curve.setPen(Qt.QPen(Qt.Qt.black, 2, Qt.Qt.DotLine))
curve.setData(range(0, 35), lMaxMin)
# Построение графика правого полушария
curve = Qwt.QwtPlotCurve(u'Правое полушарие')
curve.attach(self.ui.qwtGraphPlot)
curve.setRenderHint(Qwt.QwtPlotItem.RenderAntialiased)
curve.setPen(Qt.QPen(Qt.Qt.black, 2))
curve.setData(range(0, 35), rMaxMin)
# Выводим график
self.ui.qwtGraphPlot.replot()
def plotSegment(self):
"""
Построение по сегментам
"""
cols = {'C1':Qt.Qt.black, 'C2-3':Qt.Qt.red, 'C4-5':Qt.Qt.blue,
'C6':Qt.Qt.black, 'C7-8':Qt.Qt.red, 'Th1':Qt.Qt.blue,
'Th2':Qt.Qt.black, 'Th3-4':Qt.Qt.red, 'Th5':Qt.Qt.blue,
'Th6':Qt.Qt.black, 'Th7':Qt.Qt.red, 'Th8-9':Qt.Qt.blue,
'Th10':Qt.Qt.black, 'Th11':Qt.Qt.red, 'Th12':Qt.Qt.blue,
'L1':Qt.Qt.black, 'L2':Qt.Qt.red, 'L3':Qt.Qt.blue,
'L4':Qt.Qt.black, 'L5':Qt.Qt.red, 'S1':Qt.Qt.blue,
'S2':Qt.Qt.black, 'S3-4':Qt.Qt.red, 'K-S5':Qt.Qt.blue}
# Если выделена не однастрока (4 поля)
if len(self.ui.treExportProbes.selectedIndexes()) != 4:
return
# подготавливаем холст
gf.preparePlot(self.ui.qwtSegPlot, u'Сегмент', leg = 'check')
gf.setAxis(self.ui.qwtSegPlot)
# markers (Вертикальны разделители)
gf.plotVFuncMarkers(self.ui.qwtSegPlot)
# Расчёт значений
for index in self.ui.treExportProbes.selectedItems():
# Получаем матрицы съема
lMatr, rMatr = base.getMatrix(index.text(0), str(index.text(2)))
# Получаем словарь сегментов для каждого полушария
lSeg = MathFunc.Segment(lMatr)
rSeg = MathFunc.Segment(rMatr)
# Создаём словари curve
curvL = {}
curvR = {}
# Строим графики по сементам
for key in lSeg.keys():
# Левое полушарие
curvL[key] = Qwt.QwtPlotCurve(key)
curvL[key].attach(self.ui.qwtSegPlot)
curvL[key].setRenderHint(Qwt.QwtPlotItem.RenderAntialiased)
curvL[key].setPen(Qt.QPen(cols[key], 2, Qt.Qt.DotLine))
curvL[key].setData(range(len(lSeg[key])), lSeg[key])
self.showCurve(curvL[key], False)
# Правое полушарие
curvR[key] = Qwt.QwtPlotCurve(key)
curvR[key].attach(self.ui.qwtSegPlot)
curvR[key].setRenderHint(Qwt.QwtPlotItem.RenderAntialiased)
curvR[key].setPen(Qt.QPen(cols[key], 2))
curvR[key].setData(range(len(rSeg[key])), rSeg[key])
self.showCurve(curvR[key], False)
# Выводим график
self.showCurve(curvL['C1'], True)
self.showCurve(curvR['C1'], True)
self.ui.qwtSegPlot.replot()
def plotVegetIndex(self):
"""
Построение вегетативного индекса (ВИ)
"""
if not self.ui.treExportProbes.selectedIndexes():
return
srcVI = []
rezVI = []
rezDat = []
# Перебираем все выделенные item-ы
for index in self.ui.treExportProbes.selectedItems():
# Получаем матрицы съема
lMatr, rMatr = base.getMatrix(index.text(0), str(index.text(2)))
# Расчитываем MaxMin для каждого полушария
lMaxMin = MathFunc.MaxMin(lMatr)
rMaxMin = MathFunc.MaxMin(rMatr)
# Расчитываем ВИ и заносим его в список исходных ВИ
VI = MathFunc.VegetIndex(lMaxMin, rMaxMin)
srcVI.append([index.text(2), VI]) #extend
# Сортируем по дате
srcVI.sort()
# Если выставлена группировка индексов по времени и дате
if self.groupVI:
# Номер группы
group = 0
# Число индексов в группе
div = 1
# Предыдущий обрабатываемый ВИ
oldVI = 0
for i in xrange(len(srcVI)):
# Если первый элемент в массиве
# то добавляем его в первую группу
if oldVI == 0:
rezVI.append(srcVI[i][1])
rezDat.append(srcVI[i][0])
else:
d1 = datetime.datetime.strptime(str(srcVI[i][0]), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
d2 = datetime.datetime.strptime(str(oldVI[0]), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
diff = d1 - d2
# Если разница по времени между съемами >= 7 минут (3 мин на
# съем и 3 на тупняк между съемами)
if diff.seconds / 60 >= 7:
# Делим уже сложенные ВИ на их количество
rezVI[group] = rezVI[group] / div
# Формируем красивую дату с числом индексов
d1 = datetime.datetime.strptime(str(rezDat[group]), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
rezDat[group] = d1.strftime('%d.%m.%y %H:%M ') + '(' + str(div) + ')'
# Добавляем текущий индекс в новую группу
group = group + 1
rezVI.append(srcVI[i][1])
rezDat.append(srcVI[i][0])
div = 1
# Иначе суммируем текущий индекс с существующей суммой
else:
rezVI[group] = rezVI[group] + srcVI[i][1]
div = div + 1
oldVI = srcVI[i]
# Завершающий расчёт
else:
# Делим уже сложенные ВИ на их количество
rezVI[group] = rezVI[group] / div
# Формируем красивую дату с числом индексов
d1 = datetime.datetime.strptime(str(rezDat[group]), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
rezDat[group] = d1.strftime('%d.%m.%y %H:%M ') + '(' + str(div) + ')'
# Если группировка не выставлена
else:
for i in xrange(len(srcVI)):
rezVI.append(srcVI[i][1])
d1 = datetime.datetime.strptime(str(srcVI[i][0]), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
rezDat.append(d1.strftime('%d.%m.%y %H:%M '))
# Расчёт среднего ВИ (отрисовывается отдельно)
sum = 0
for i in xrange(len(rezVI)):
sum = sum + rezVI[i]
mean = sum / float(len(rezVI))
# Расчёт максимального ВИ + 20%(для масштабирования)
maxVI = 0
for i in rezVI:
if i > maxVI:
maxVI = i
if maxVI < 2.5:
maxVI = 2.5
maxVI = maxVI + maxVI * 0.2
# Построение графика ВИ
# подготавливаем холст
gf.preparePlot(self.ui.qwtGraphPlot, u'Вегетативный индекс', leg = 'no')
gf.setAxis(self.ui.qwtGraphPlot, 'index', rezDat, rezVI, maxVI)
# График ВИ
curve = Qwt.QwtPlotCurve(u'ВИ')
curve.attach(self.ui.qwtGraphPlot)
curve.setPen(Qt.QPen(Qt.Qt.black, 20))
curve.setData(range(len(rezVI)), rezVI)
curve.setStyle(Qwt.Qwt.QwtPlotCurve.Sticks)
# Построение границ нормы
gf.plotNormBorders(self.ui.qwtGraphPlot, 2.5, 0.5, mean)
# Выводим график
self.ui.qwtGraphPlot.replot()
