A Review of Sleep Disorder Diagnosis by Electromyogram Signal Analysis
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
Sleep and sleep-related problems play a role in a large number of human disorders and affect every field of medicine. It is estimated that 50 to 70 million Americans suffer from a chronic sleep disorder, which hinders their daily life, affects their health, and confers a significant economic burden to society. The negative public health consequences of sleep disorders are enormous and could have long-term effects, including increased risk of hypertension, diabetes, obesity, heart attack, stroke and in some cases death. Polysomnographic modalities can monitor sleep cycles to identify disrupted sleep patterns, adjust the treatments, increase therapeutic options and enhance the quality of life of recording the electroencephalogram (EEG), electromyogram (EMG) and electrocardiogram (ECG). Although the skills acquired by medical facilitators are quite extensive, it is just as important for them to have access to an assortment of technologies and to further improve their monitoring and treatment capabilities. Computer-aided analysis is one advantageous technique that could provide quantitative indices for sleep disorder screening. Evolving evidence suggests that Parkinson's disease may be associated with rapid eye movement sleep behavior disorder (RBD). With this article, we are reviewing studies that are related to EMG signal analysis for detection of neuromuscular diseases that result from sleep movement disorders. As well, the article describes the recent progress in analysis of EMG signals using temporal analysis, frequency-domain analysis, time-frequency, and sparse representations, followed by the comparison of the recent research.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle