Consciousness-ECG transformer for conscious state estimation system with real-time monitoring
Notice bibliographique
Résumé
• We propose Consciousness-ECG Transformer capturing HRV for conscious state estimation. • We develop a real-time conscious state estimation system robust to noise. • Our method surpasses baselines in sleep staging and anesthesia level monitoring. • System validated on ECG data from real surgeries, proving clinical applicability. Conscious state estimation is important in various medical settings, including sleep staging and anesthesia management, to ensure patient safety and optimize health outcomes. Traditional methods predominantly utilize electroencephalography (EEG), which faces challenges such as high sensitivity to noise and the requirement for controlled environments. In this study, we propose the consciousness-ECG transformer that leverages electrocardiography (ECG) signals for non-invasive and reliable conscious state estimation. Our approach employs a transformer with decoupled query attention to effectively capture heart rate variability features that distinguish between conscious and unconscious states. We implemented the conscious state estimation system with real-time monitoring and validated our system on datasets involving sleep staging and anesthesia level monitoring during surgeries. Experimental results demonstrate that our model outperforms baseline models, achieving accuracies of 0.877 on sleep staging and 0.880 on anesthesia level monitoring. Moreover, our model achieves the highest area under curve values of 0.786 and 0.895 on sleep staging and anesthesia level monitoring, respectively. The proposed system offers a practical and robust alternative to EEG-based methods, particularly suited for dynamic clinical environments. Our results highlight the potential of ECG-based consciousness monitoring to enhance patient safety and advance our understanding of conscious states.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».