Swallowing accelerometry signal feature variations with sensor displacement
Notice bibliographique
Résumé
First study to systematically evaluate the effect of positional offsets of sensor location on dualaxes swallowing accelerometry signals. Sensor can be displaced 4 mm inferior to and 6 mm superior to the baseline position (midline on neck, below thyroid cartilage) without significantly altering time-frequency signal features. Sensor can be displaced 4 mm lateral to the baseline position without significantly altering timefrequency signal features. Time-frequency features are more robust to positional offsets of sensor than time domain and frequency domain features. Classification of swallowing conditions based on swallow accelerometry should consider time-frequency features if positional robustness of sensor placement is important. Dual-axis accelerometry has recently shown promise as a non-invasive method for detecting swallowing impairment using signal processing and pattern classification algorithms. However, it is unknown whether variations in sensor placement alter signal characteristics, threatening the accuracy of signal processing classifiers for aspiration detection. To address this question, water swallows were recorded in 14 healthy adults using a dual-axis accelerometer in 13 different positions (baseline, and 2, 4, 6 and 8 mm above, below and to the right of baseline). The baseline position was midline, immediately below the thyroid cartilage during quiet breathing. After segmentation and pre-processing, signal features were extracted in multiple domains (time, frequency, time-frequency). The effect of sensor position on signal feature distributions was examined with non-parametric statistical analysis. The analysis showed that the sensor could be displaced by as much as 4 mm inferior and lateral to the baseline position and by up to 6 mm above the baseline location without significantly altering time-frequency features. In other words, when considering the baseline position as the origin, the admissible region for sensor placement spans 10 mm in the superior-inferior axis and 8 mm in the medial-lateral direction. Results of this study suggest that time-frequency representations of accelerometry signals are most robust to sensor placement variations around the baseline position. The implication of this finding is that a swallowing accelerometry classifier based on time-frequency features can likely tolerate small variations in sensor location without degradation in classification performance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».