Clustering Continuous Wavelet Transform Characteristics of Heart Rate Variability through Unsupervised Learning
Notice bibliographique
Résumé
The analysis and interpretation of physiological signals acquired non-invasively are increasingly important in Smart Health, precision medicine, and medical research. However, this analysis is hampered due to the length, complexity, and inter-subject variation of these signals, and, consequently, dimensionality reduction and clustering offer substantial benefits. Machine learning, used widely in biomedicine, is increasingly being applied to physiological time series. Among the applications of unsupervised learning, clustering is one of the most important. In this paper, an unsupervised autoen-coder architecture, deep convolutional embedded clustering, is presented as a data-driven approach to study time-frequency characteristics of heart rate variability records. An autoen-coder network is trained on continuous wavelet transforms of heart rate variability signals calculated from publicly-available annotated ECG records with a wide variety of conditions. The latent variables learned by the clustering autoencoder are low-dimensional representations of wavelet transform characteristics that can be visualized and further analyzed. The results indicate that the learned clusters correspond to beat morphologies in the electrocardiogram in many cases, but also that the reduced dimensions of the time-frequency features can potentially provide additional insights into cardiac activity and the autonomic nervous system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».