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Enregistrement W2963840097 · doi:10.1109/jsen.2019.2930461

Motion Artifact Reduction for Respiratory Monitoring: A Multichannel Ultrasound Sensor for Diaphragm Tracking

2019· article· en· W2963840097 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésSpirometerDiaphragm (acoustics)Artifact (error)Computer scienceUltrasoundMatch movingBiomedical engineeringRemote patient monitoringSensitivity (control systems)Tracking (education)Computer visionEngineeringAcousticsMotion (physics)VibrationMedicineElectronic engineeringSpirometryRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to assess the respiratory rate reliably is vital in the application of remote health monitoring. A newly developed pulmonary monitoring system based on diaphragm wall motion tracking is evaluated under human physical activity. Diaphragm excursions are tracked by a designed ultrasound sensory system utilizing three ultrasound PZT5 piezo transducers. We assess the accuracy and reliability of this system in monitoring the diaphragmatic function and its contribution to the respiratory workload. We also examine inertial and pulse-oximetry sensors as two alternative methods. Measurements are compared to a spirometer as the gold standard. The tests are designed in this study to investigate the performance of employed sensors in both the stationary and non-stationary human body situations. We conclude that by the direct tracking of the diaphragm motion, the proposed ultrasound system is fundamentally robust to motion artifacts. Outstanding results were obtained for the proposed system from six subjects in six different test models with an average sensitivity, specificity and false alarm of 89.7%, 93.1%, and 6.3%, respectively.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,233 · 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