Cardiac Monitoring with Textile Capacitive Electrodes in Driving Applications: Characterization of Signal Quality and RR Duration Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Capacitive ECG sensors in automobiles enable unobtrusive heart rate monitoring as an indicator of a driver's alertness and health. This paper introduces a capacitive sensor with textile electrodes and provides insights into signal quality and RR duration accuracy. Electrodes of various shapes, sizes, and fabrics were integrated at various positions into the seat back of a driving simulator car seat. Seven subjects completed identical driving circuits with their cardiac signals being recorded simultaneously with textile electrodes and reference Ag-AgCl electrodes. Capacitive ECG signals with observable R peaks (after filtering) could be captured with almost all pairs of textile electrodes, independently of design or placement. Signal quality from textile electrodes was consistently lower compared with reference Ag-AgCl electrodes. Proximity to the heart or even contact with the body seems to be key but not enough to improve signal quality. However, accurate measurement of RR durations was mostly independent of signal quality since 90% of all RR durations measured on capacitive ECG signals had a percentage error below 5% compared to reference ECG signals. Accuracy was actually algorithm-dependent, where a classic Pan-Tompkins-based algorithm was interestingly outperformed by an in-house frequency-domain algorithm.
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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 | 0,000 | 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 ».