Fast T Wave Detection Calibrated by Clinical Knowledge with Annotation of P and T Waves
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are limited studies on the automatic detection of T waves in arrhythmic electrocardiogram (ECG) signals. This is perhaps because there is no available arrhythmia dataset with annotated T waves. There is a growing need to develop numerically-efficient algorithms that can accommodate the new trend of battery-driven ECG devices. Moreover, there is also a need to analyze long-term recorded signals in a reliable and time-efficient manner, therefore improving the diagnostic ability of mobile devices and point-of-care technologies. METHODS: Here, the T wave annotation of the well-known MIT-BIH arrhythmia database is discussed and provided. Moreover, a simple fast method for detecting T waves is introduced. A typical T wave detection method has been reduced to a basic approach consisting of two moving averages and dynamic thresholds. The dynamic thresholds were calibrated using four clinically known types of sinus node response to atrial premature depolarization (compensation, reset, interpolation, and reentry). RESULTS: The determination of T wave peaks is performed and the proposed algorithm is evaluated on two well-known databases, the QT and MIT-BIH Arrhythmia databases. The detector obtained a sensitivity of 97.14% and a positive predictivity of 99.29% over the first lead of the validation databases (total of 221,186 beats). CONCLUSIONS: We present a simple yet very reliable T wave detection algorithm that can be potentially implemented on mobile battery-driven devices. In contrast to complex methods, it can be easily implemented in a digital filter design.
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.
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 découle