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Enregistrement W3046349454 · doi:10.1109/jtehm.2020.3012926

A Singular Spectrum Analysis-Based Data-Driven Technique for the Removal of Cardiogenic Oscillations in Esophageal Pressure Signals

2020· article· en· W3046349454 sur OpenAlexafffund
Sourav Kumar Mukhopadhyay, Michael Zara, Irene Telías, Lü Chen, Rémi Coudroy, Takeshi Yoshida, Laurent Brochard, Sridhar Krishnan

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSingular spectrum analysisSpectrum (functional analysis)Computer scienceArtificial intelligencePhysicsSingular value decomposition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Assessing the respiratory and lung mechanics of the patients in intensive care units is of utmost need in order to guide the management of ventilation support. The esophageal pressure (P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eso</sub> ) signal is a minimally invasive measure, which portrays the mechanics of the lung and the pattern of breathing. Because of the close proximity of the lung to the beating heart inside the thoracic cavity, the P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eso</sub> signals always get contaminated with that of the oscillatory-pressure-signal of the heart, which is known as the cardiogenic oscillation (CGO) signal. However, the area of research addressing the removal of CGO from P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eso</sub> signal is still lagging behind. Methods and results: This paper presents a singular spectrum analysis-based high-efficient, adaptive and robust technique for the removal of CGO from P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eso</sub> signal utilizing the inherent periodicity and morphological property of the P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eso</sub> signal. The performance of the proposed technique is tested on P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eso</sub> signals collected from the patients admitted to the intensive care unit, cadavers, and also on synthetic Peso signals. The efficiency of the proposed technique in removing CGO from the P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eso</sub> signal is quantified through both qualitative and quantitative measures, and the mean opinion scores of the denoised P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eso</sub> signal fall under the categories `very good' as per the subjective measure. Conclusion and clinical impact: The proposed technique: (1) does not follow any predefined mathematical model and hence, it is data-driven, (2) is adaptive to the sampling rate, and (3) can be adapted for denoising other biomedical signals which exhibit periodic or quasi-periodic nature.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,285 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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