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Enregistrement W2159423171 · doi:10.1142/s021969131460008x

Noise reduction by perfect-translation-invariant complex discrete wavelet transforms for fetal electrocardiography and magnetocardiography

2014· article· en· W2159423171 sur OpenAlexfundno aff
Yasuhiro Ishikawa, Hitoshi Horigome, Akihiko Kandori, Hiroshi Toda, Zhong Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wavelets Multiresolution and Information Processing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlind Source Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMagnetocardiographyQRS complexWaveletPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceSpeech recognitionWavelet transformElectrocardiographyComputer scienceNoise (video)Discrete wavelet transformMathematicsAlgorithmCardiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Echocardiography is widely used for the diagnosis of fetal cardiac arrhythmias. However, this method does not detect configurational changes in the electrocardiogram (ECG) such as life-threatening changes in QRS and the prolongation of the QT interval. Fetal magnetocardiography (fMCG) and fetal electrocardiography (fECG) are valuable tools for the detection of electrophysiological cardiac signals although both have certain limitations. Such techniques must deal with excess internal noise such as maternal respiratory movements, fetal movements, muscle contraction and fetal body movement and external noise (e.g., electromagnetic waves). Heart rate variability (HRV) is a well-known phenomenon with fluctuation in the time interval between heartbeats. The lack of translation invariance is a serious defect in the conventional wavelet transforms (discrete wavelet transform (DWT)). Fluctuation of the impulse response at each energy level is observed in the multi-resolution analysis (MRA). Configurational changes in the ECG waveforms are frequently observed after noise reduction by the conventional wavelet transforms. Both the lack of translation invariance of conventional wavelet transforms and HRV cause deformation of the ECG waveforms. We describe here the CDWTs with perfect translation invariance (PTI). Compared with conventional wavelets, PTI of the fECG and fMCG resulted in only minor configurational changes in the ECG waveforms. This technique yields persistently stable ECG waveforms, including P wave and QRS complex. First, an independent component analysis (ICA) was applied to fECG or fMCG data to remove noise. We provide an example to show that the morphological change in QRS complex is barely affected when PTI is applied to normal fECG. Examples of fetal arrhythmias, such as ventricular trigeminy, ventricular bigeminy and premature atrial contraction are demonstrated using this technique. The results lead us to the conclusion that ICA and noise reduction in fECG and fMCG by PTI are promising methods for the diagnosis of fetal arrhythmia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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