A Robust Method for Estimating Respiratory Flow Using Tracheal Sounds Entropy
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
The relationship between respiratory sounds and flow is of great interest for researchers and physicians due to its diagnostic potentials. Due to difficulties and inaccuracy of most of the flow measurement techniques, several researchers have attempted to estimate flow from respiratory sounds. However, all of the proposed methods heavily depend on the availability of different rates of flow for calibrating the model, which makes their use limited by a large degree. In this paper, a robust and novel method for estimating flow using entropy of the band pass filtered tracheal sounds is proposed. The proposed method is novel in terms of being independent of the flow rate chosen for calibration; it requires only one breath for calibration and can estimate any flow rate even out of the range of calibration flow. After removing the effects of heart sounds (which distort the low-frequency components of tracheal sounds) on the calculated entropy of the tracheal sounds, the performance of the method at different frequency ranges were investigated. Also, the performance of the proposed method was tested using 6 different segment sizes for entropy calculation and the best segment sizes during inspiration and expiration were found. The method was tested on data of 10 healthy subjects at five different flow rates. The overall estimation error was found to be 8.3 +/- 2.8% and 9.6 +/- 2.8% for inspiration and expiration phases, respectively.
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 | 0,001 |
| 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