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Enregistrement W4382682041 · doi:10.18280/mmep.100317

Enhanced ECG Record Quality: Integrated Artifact Suppression Using Soft Threshold on Wavelet Coefficients and Adaptive Filter Model

2023· article· en· W4382682041 sur OpenAlexvenueno aff
Bui Huy Hai

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueECG Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtifact (error)WaveletComputer scienceFilter (signal processing)Adaptive filterQuality (philosophy)Artificial intelligencePattern recognition (psychology)Computer visionAlgorithmPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Independent Component Analysis (ICA) method has been demonstrated as an effective tool for separating desired signals and artifacts in the processing of biomedical signals, particularly in electrocardiogram (ECG) recordings through blind source separation (BSS).Unwanted components, which propagate through the body to the electrodes and mix with the recorded signal, are analyzed into independent components (ICs).However, the unwanted ICs identified as artifacts may also contain valuable information, resulting in a loss of information if these ICs are removed entirely.To address this issue, a combined solution of wavelet decomposition and ICA is proposed.Wavelet decompositions are performed on the unwanted ICs, and the application of a threshold level to the wavelet coefficients minimizes the loss of information in the received signal.A proposed solution utilizing the wavelet-based ICA (wICA) algorithm effectively removes artifacts, reducing distortion in the amplitude and phase of the ECG signal.Consequently, the resulting electrocardiogram closely corresponds to the patient's actual heart electrical signal variations, aiding in accurate clinical diagnoses.ECG signals are affected by various artifact components, including highly influential EMG or motion artifacts, which can manifest simultaneously, randomly, or intermittently.An inflexible threshold level is not entirely appropriate for these cases.In this study, a solution integrating the wICA system with an adaptive filter model is proposed to overcome the limitation of a fixed threshold level.This combined system can provide the best prediction of artifact impacts to establish adaptive threshold values.Experimental results have shown that this new approach significantly improves the ability to remove artifacts from ECG records, with a correlation value of 0.9832 compared to the reference clean signal.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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