Respiratory and Motion Artefacts Removal from ICG Signal Using Denoising Techniques for Hemodynamic Parameters Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
The impedance cardiography (ICG) is a reliable, non-invasive method widely used in clinical practice for the measurement of a multitude of hemodynamic parameters for the diagnosis of cardiovascular disease and continuous monitoring.Signal processing field is necessary to eliminate noises as an artefact of respiration and movement, to extract features characteristics from ICG signals.This paper discusses the concept of wavelet denoising based on scale-dependent thresholding, which is used in two types of the orthogonal wavelet family: Daubechies wavelets (db) and Symlet (sym) applied to the ICG.The study is based on wavelet coefficients that are thresholded using Sureshrink, NeighBlock, and classical thresholds such as Rigrsure and Sqtwolog; they are all compared with linear filters as well as with the LMS-based adaptive filtering algorithm already implemented in biosignal denoising.The results of the evaluation of the performance parameters show that the best denoising technique that gives good results in noise reduction is that of sym8 wavelets at level 5, and the most optimal thresholding technique is the Rigrsure technique with a mean error rate (MER) equal to 0.0001%.The proposed method has shown the reliability of results that can help us later to extract precisely significant information to diagnose earlier and monitor cardiovascular disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».