Variance fractal dimension trajectory as a tool for hear sound localization in lung sounds recordings
Notice bibliographique
Résumé
Methods by which to deduce information regarding respiratory mechanics via respiratory acoustics would present favorable additions to traditional pulmonological testing for determination of respiratory conditions. The combination of sounds in sound signals acquired on the chest wall, mainly those originating from pulmonary airflow and the heart, complicate the establishment of a firm definition of flow-specific lung sounds as a function of airway narrowing. In this study, the variance fractal dimension trajectory (VFDT) algorithm has been applied to lung sounds data to examine its use as a heart sounds locator regardless of pulmonary airflow. Lung sounds data was recorded from anterior-right chest locations of six healthy male and female subjects, aged 10-26 years, under three body-mass-standardized flow conditions (low flow: 7.5 mL/s/kg, medium flow: 15 mL/s/kg, high flow: 22.5 mL/s/kg). Suitable window sizes and increment values (chosen based on signal characteristics) were tested, and results are presented for optimal parameters in terms of number of successful heart sound detections. The results show that the VFDT is most successful for heart sound localization at low and medium flow, which are also of most interest. Overall, the method shows promise as a viable technique for this purpose.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».