Masking of Korotkoff sounds used in blood pressure measurement through auscultation
Notice bibliographique
Résumé
Measurement of blood pressure (BP) through manual auscultation and the observation of Korotkoff sounds (KSs) remains the gold standard in BP methodology. Critical to determining BP levels via auscultation is the determination of KS audibility. While absolute sound level audibility is well researched, the problem has not been approached from the point of view of psychoacoustic masking of the sounds. Here, during manual auscultation of BP, a direct comparison is made between what an observer perceives as audible and the electronic analysis of audibility level determined from masking of sound signal levels. KSs are collected during auscultation with an electronic stethoscope, which allows simultaneously observing sound audibility and recording the sound electronically. By time-segmenting the recorded sound around Korotkoff peaks into a test segment and a masking segment, performing Fourier transforms on the segments, and comparing frequency-band sound energy levels, signal-to-noise ratios of a sound to its masking counterpart can be defined. Comparing these ratios to difference limen in the psychoacoustic masking literature, an approximate threshold for sound audibility is obtained. It is anticipated that this approach could have profound effects on future development of automated auscultation BP measurements.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».