Artifact identification and removal methodologies for intracranial pressure signals: a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective . Intracranial pressure measurement (ICP) is an essential component of deriving of multivariate data metrics foundational to improving understanding of high temporal relationships in cerebral physiology. A significant barrier to this work is artifact ridden data. As such, the objective of this review was to examine the existing literature pertinent to ICP artifact management. Methods. A search of five databases (BIOSIS, SCOPUS, EMBASE, PubMed, and Cochrane Library) was conducted based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines with the PRISMA Extension for Scoping Review. The search question examined the methods for artifact management for ICP signals measured in human/animals. Results. The search yielded 5875 unique results. There were 19 articles included in this review based on inclusion/exclusion criteria and article references. Each method presented was categorized as: (1) valid ICP pulse detection algorithms and (2) ICP artifact identification and removal methods. Machine learning-based and filter-based methods indicated the best results for artifact management; however, it was not possible to elucidate a single most robust method. Conclusion. There is a significant lack of standardization in the metrics of effectiveness in artifact removal which makes comparison difficult across studies. Differences in artifacts observed on patient neuropathological health and recording methodologies have not been thoroughly examined and introduce additional uncertainty regarding effectiveness. Significance . This work provides critical insights into existing literature pertaining to ICP artifact management as it highlights holes in the literature that need to be adequately addressed in the establishment of robust artifact management methodologies.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».