Modified maximum time difference intracardiac conduction velocity estimation
Notice bibliographique
Résumé
The cardiac conduction velocity vector (VV) at a desired point in any chamber of the heart can be estimated by processing the local intracardiac electrograms, i.e., the activation times (ATs) and the locations of the recording catheter's electrodes can be used for the VV estimation. In this paper, we modify the maximum time difference (MTD) method, which is a simple computational efficient cardiac VV estimation approach. In the MTD, first, the ATs of the electrograms are extracted, and the corresponding wavefronts are estimated. For each wavefront, the VV is estimated as the vector connecting the first to the last activated electrodes of the catheter divided by the time duration between the activation of those two electrodes. In the proposed modified MTD (MMTD) approach, which is slightly more computationally complex than the MTD, we divide the ATs of each considered wavefront into two groups, such that one group contains the electrodes with early activations, and the other contains those with late activations. We properly assign a time value and a location value to these groups and follow the same procedure as the MTD method to estimate the VV using the assigned values. Using synthetic data, we show that the proposed MMTD improves the quality of the cardiac conduction VV estimation of the MTD method, i.e., the MMTD is more robust to the AT estimation error and is able to determine the VV of the planar wavefronts more accurately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».