Separation of Fetal-ECG From Single-Channel Abdominal ECG Using Activation Scaled Non-Negative Matrix Factorization
Notice bibliographique
Résumé
Performing a fetal electrocardiogram (ECG) analysis, which contains important information about the status of a fetal, can help to detect fetus health even before birth. Since the fetal ECG extracted from the ECG signal recorded from the mother's abdomen, this extraction problem can be seen as a source separation problem, of recovering source signals from signal mixtures. In this paper, a method for separation of fetal ECG from abdominal ECG using activation scaled non-negative matrix factorization (NMF) is proposed. The performance of the proposed method is also compared with independent component analysis. The proposed method is tested under three different scenarios. First, the original abdominal ECG signal is used for fetal separation. Second, the recovered abdominal ECG after compression is used for separation. Third, the fetal ECG is extracted from the compressed domain of the abdominal ECG. We applied scaling on the activation matrix obtained using NMF for emphasizing the fetal ECG present in abdominal ECG. The improved-regularized least-squares [Formula: see text] algorithm is used for signal reconstruction, which provides better reconstruction quality and less processing time in comparison with other existing methods. The proposed algorithm is evaluated and tested on real abdominal recordings obtained from two different datasets from Physionet. The first dataset used for this paper is Silesia dataset for abdominal and direct f-ECG, and the second dataset we considered is Set-A of the Physionet challenge. The obtained outcomes reveal that it is possible to separate fetal ECG from single-channel abdominal ECG signal, which can help us to achieve energy-efficient transmission, and cost-effective fetal ECG remote monitoring for Internet-of-Things applications, where device battery and computational capacity are limited.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».