Horizons in Single-Lead ECG Analysis From Devices to Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Single-lead wearable electrocardiographic (ECG) devices for remote monitoring are emerging as critical components of the viability of long-term continuous health and wellness monitoring applications. These sensors make it simple to monitor chronically ill patients and the elderly in long-term care homes, as well as empower users focused on fitness and wellbeing with timely health and lifestyle information and metrics. This article addresses the future developments in single-lead electrocardiogram (ECG) wearables, their design concepts, signal processing, machine learning (ML), and emerging healthcare applications. A literature review of multiple wearable ECG remote monitoring devices is first performed; Apple Watch, Kardia, Zio, BioHarness, Bittium Faros and Carnation Ambulatory Monitor. Zio showed the longest wear time with patients wearing the patch for 14 days maximum but required users to mail the device to a processing center for analysis. While the Apple Watch and Kardia showed good quality acquisition of raw ECG but are not continuous monitoring devices. The design considerations for single-lead ECG wearable devices could be classified as follows: power needs, computational complexity, signal quality, and human factors. These dimensions shadow hardware and software characteristics of ECG wearables and can act as a checklist for future single-lead ECG wearable designs. Trends in ECG de-noising, signal processing, feature extraction, compressive sensing (CS), and remote monitoring applications are later followed to show the emerging opportunities and recent innovations in single-lead ECG wearables.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle