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Enregistrement W2151820053 · doi:10.1109/tbme.2011.2107321

Model-Based Human Circadian Phase Estimation Using a Particle Filter

2011· article· en· W2151820053 sur OpenAlexaff
Christopher G. Mott, Guy A. Dumont, Diane B. Boivin, Daniel J. Mollicone

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircadian rhythmParticle filterKalman filterCircadian clockInitializationEntrainment (biomusicology)Computer scienceArtificial intelligenceNeuroscienceBiologyMedicineRhythmInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a method for tracking an individual's circadian phase that integrates dynamic models of circadian physiology with physiological measurements in a Bayesian statistical framework. A model of the circadian pacemaker's response to light exposure is transformed into a nonlinear state-space model with a circadian phase state. The probability distribution of the circadian phase is estimated by a particle filter that predicts changes over time based on the model, and performs updates with information gained from physiological measurements. Simulations demonstrate how probability distributions allow flexible initialization of model states and enable statistical quantification of entrainment and divergence properties of the circadian pacemaker. The combined use of sleep-wake scheduling data and physiological measurements is demonstrated in a case study highlighting advantages for addressing the challenge of noninvasive ambulatory monitoring of circadian physiology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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