Moving toward automatic and standalone delineation of seismocardiogram signal
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 purpose of this research is to propose an algorithm that could accomplish automatic delineation of the seismocardiogram (SCG) signal without using a reference electrocardiogram R-wave. As a result, the SCG signal could be used, as a stand-alone solution for many cardiovascular medical applications such as hemorrhage detection, cardiac computed tomographic gating, cardiac resynchronization therapy, hemodynamics estimations and diastolic timed vibration. Multiple envelopes were derived from the seismocardiogram signal by using filtering and triple integration. The first envelope is referred as the heart rate envelope, which has the characteristics of having a period of exactly one cardiac cycle and its purpose is to replace the ECG R-wave as a reference point. Our dataset is based on the lower body negative pressure (LBNP) test that was conducted on 18 individuals, containing 21610 cardiac cycles. For 94% of the LBNP dataset, the aforementioned envelope estimated heart rate within 3 beats per minute. Three different peaks of the SCG signal are of our interest: isovolumic contraction (IM), aortic valve opening (AO) and aortic valve closure (AC). For each of these desired peaks of the SCG signal, a different envelope was designed in a manner that its peak is very close to IM, AO and AC, respectively. For the same lower body negative pressure data set, a mean difference of (9, 9, 6) and standard deviation of (8, 9, 9) millisecond between the peak of envelopes and IM, AO and AC is accomplished. This could be used as a good initial estimation of the annotation points.
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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 | 0,000 | 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