A Medical Cloud-Based Platform for Respiration Rate Measurement and Hierarchical Classification of Breath Disorders
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 measurement of human respiratory signals is crucial in cyberbiological systems. A disordered breathing pattern can be the first symptom of different physiological, mechanical, or psychological dysfunctions. Therefore, a real-time monitoring of the respiration patterns, as well as respiration rate is a critical need in medical applications. There are several methods for respiration rate measurement. However, despite their accuracy, these methods are expensive and could not be integrated in a body sensor network. In this work, we present a real-time cloud-based platform for both monitoring the respiration rate and breath pattern classification, remotely. The proposed system is designed particularly for patients with breathing problems (e.g., respiratory complications after surgery) or sleep disorders. Our system includes calibrated accelerometer sensor, Bluetooth Low Energy (BLE) and cloud-computing model. We also suggest a procedure to improve the accuracy of respiration rate for patients at rest positions. The overall error in the respiration rate calculation is obtained 0.53% considering SPR-BTA spirometer as the reference. Five types of respiration disorders, Bradapnea, Tachypnea, Cheyn-stokes, Kaussmal, and Biot's breathing are classified based on hierarchical Support Vector Machine (SVM) with seven different features. We have evaluated the performance of the proposed classification while it is individualized to every subject (case 1) as well as considering all subjects (case 2). Since the selection of kernel function is a key factor to decide SVM's performance, in this paper three different kernel functions are evaluated. The experiments are conducted with 11 subjects and the average accuracy of 94.52% for case 1 and the accuracy of 81.29% for case 2 are achieved based on Radial Basis Function (RBF). Finally, a performance evaluation has been done for normal and impaired subjects considering sensitivity, specificity and G-mean parameters of different kernel functions.
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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 | 0,001 | 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