MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593813943 · doi:10.1088/1361-6579/aa707c

Single-lead f-wave extraction using diffusion geometry

2017· article· en· W2593813943 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhysiological Measurement · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChang Gung Memorial Hospital, LinkouChang Gung Medical Foundation
Mots-clésDiffusion mapAlgorithmSubtractionBeat (acoustics)Euclidean distancePrincipal component analysisManifold (fluid mechanics)Metric (unit)MathematicsEuclidean geometrySingular spectrum analysisComputer scienceArtificial intelligenceSingular value decompositionNonlinear dimensionality reductionGeometryDimensionality reductionPhysicsArithmeticEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: A novel single-lead f-wave extraction algorithm based on the modern diffusion geometry data analysis framework is proposed. APPROACH: The algorithm is essentially an averaged beat subtraction algorithm, where the ventricular activity template is estimated by combining a newly designed metric, the 'diffusion distance', and the non-local Euclidean median based on the non-linear manifold setup. We coined the algorithm [Formula: see text]. MAIN RESULTS: Two simulation schemes are considered, and the new algorithm [Formula: see text] outperforms traditional algorithms, including the average beat subtraction, principal component analysis, and adaptive singular value cancellation, in different evaluation metrics with statistical significance. SIGNIFICANCE: The clinical potential is shown in the real Holter signal, and we introduce a new score to evaluate the performance of the algorithm.

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.

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)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,442
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,102 · 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