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Enregistrement W2963717284 · doi:10.1142/s0219530515500165

Real-time dynamics acquisition from irregular samples — With application to anesthesia evaluation

2015· article· en· W2963717284 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

RevueAnalysis and Applications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Signal Denoising Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpline (mechanical)Continuous wavelet transformComputer scienceWaveletAlgorithmComputationInterpolation (computer graphics)Wavelet transformSpline interpolationMathematicsMathematical optimizationDiscrete wavelet transformArtificial intelligenceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although most digital representations of information sources are obtained by uniform sampling of some continuous function representations, there are many important events for which only irregular data samples are available, including trading data of the financial market and various clinical data, such as the respiration signals hidden in ECG measurements. For such digital information sources, the only available effective smooth function interpolation scheme for digital-to-analog (D/A) conversion algorithms are mainly for offline applications. Hence, in order to adapt the powerful continuous-function mathematical approaches for real-time applications, it is necessary to introduce an effective D/A conversion scheme as well as to modify the desired continuous-function mathematical method for online implementation. The powerful signal processing tool to be discussed in this paper is the synchrosqueezed continuous wavelet transform (SST), which requires computation of the continuous wavelet transform (CWT), as well as its derivative, of the analog signal of interest. An important application of this transform is to extract information, such as the underlying dynamics, hidden in the signal representation. The first objective of this paper is to introduce a unified approach to remove the two main obstacles for adapting the SST approach to irregular data samples in order to allow online computation. Firstly, for D/A conversion, a real-time algorithm, based on spline functions of arbitrarily desired order, is proposed to interpolate the irregular data samples, while preserving all polynomials of the same spline order, with assured maximum order of approximation. Secondly, for real-time dynamic information extraction from an oscillatory signal via SST, a family of vanishing-moment and minimum-supported spline-wavelets (to be called VM wavelets) are introduced for online computation of the CWT and its derivative. The second objective of this paper is to apply the proposed real-time algorithm and VM wavelets to clinical applications, particularly to the study of the “anesthetic depth” of a patient during surgery, with emphasis on analyzing two dynamic quantities: the “instantaneous frequencies” and the “non-rhythmic to rhythmic ratios” of the patient’s respiration, based on a one-lead electrocardiogram (ECG) signal. Indeed, the “R-peaks” of the ECG signal, which constitute a waveform landmark for clinical evaluation, are non-uniform samples of the respiratory signal. It is envisioned that the proposed algorithm and VM wavelets should enable real-time monitoring of “anesthetic depth”, during surgery, from the respiration signal via ECG measurement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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