A CNN - ELM-Based Method for Ballistocardiogram Classification in a Clinical Environment
Notice bibliographique
Résumé
The ballistocardiogram (BCG) represents rich signals that have been adopted in various clinical applications. Still, vital signs detection via BCG is a troublesome task because the BCG waveform morphology depends on the measurement device. Additionally, BCG can be different between and within-subjects, hence in this paper, we applied a deep learning-based approach, namely convolutional neural network (CNN) and extreme learning machine (ELM), to discriminate between BCG and non-BCG signals. BCG signals were acquired with an IoT -based microbend fiber optic sensor mat from ten patients diagnosed with obstructive sleep apnea and underwent drug-induced sleep endoscopy. Three methods, including undersampling, oversampling, and generative adversarial networks (GANs), were used to balance the number of BCG vs. non-BCG signals. Furthermore, the system performance was assessed using 10-fold cross-validation. Overall, the best results were achieved using the CNN-ELM with GANs as a data balancing method. The average accuracy, precision, recall F -score were 94%, 90%, 98%, and 94%, respectively.
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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) | 0,000 | 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 ».