Extraction of Fetal ECG Signal with Ectopic Beats using Blind Source Separation Based Null Space Approach
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to apply blind source separation (BSS) to extract fetal electrocardiogram (FECG) signal with ectopic beat. We use a novel deterministic BSS algorithm type null space transformation matrix (NSITM). The ECG signals are used to compute the ITM. Then, the FECG signal and maternal ECG (MECG) signals are extracted from the null space of the ITM. Results from Physionet synthesized ECG data show considerable improvement in extraction performance (quality signal-to-noise ratio qSNR and correlation r) over other algorithms used in this work, when the fetal-to-maternal signal-to-noise ratio (fmSNR) increases from -30 dB to 0 dB. Using the NSITM algorithm, the maximum values of qSNR and r are 5.95 dB and 0.871, respectively, when fmSNR is equal to 0 dB. The minimum values of qSNR and r are 2.27 dB and 0.726, respectively, when fmSNR is equal to -30 dB. The study demonstrates that the BSS type NSITM is a feasible algorithm for extracting FECG signals for subjects with ectopic beats.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».