Intra-breath measurements - supporting information of “Pattern recognition in intra-breath oscillometry measurements"
Notice bibliographique
Résumé
This measurement dataset is part of the supporting information for our article entitled “Pattern recognition in intra-breath oscillometry measurements”, which can be found through the references provided in the publication.In addition to presenting the detailed methodology and results of our analysis, the article serves as a general guide for conducting machine learning (ML)-based classification using intra-breath oscillometry (IBOsc) data. It includes guidelines on signal preprocessing, feature extraction, artefact detection, aggregation strategies, and interpretable ML workflows.About Intra-Breath Oscillometry (IBOsc):The article introduces intra-breath oscillometry in more detail. Briefly, oscillometry is a non-invasive method for evaluating the mechanical properties of the respiratory system. The novel intra-breath variant (IBOsc) employs a single-frequency test signal (typically 10 Hz in adults) and computes respiratory impedance over short, overlapping time windows (approximately 0.1 seconds), capturing dynamic changes throughout the breathing cycle.Dataset Structure:The dataset includes one measurement visit for each of 871 patients.Each patient has a dedicated folder, which may contain multiple measurement files, reflecting repeated or segmented recordings from the same visit.All measurements were acquired using the tremoflo® C-100 device (THORASYS Thoracic Medical Systems Inc., Montreal, QC, Canada) in its research mode with 10 Hz single-frequency excitation.Subjects were seated, used a nose clip, and supported their cheeks with their hands, following the technical recommendations for routine oscillometry.Recordings lasted 20–30 seconds, capturing several full breathing cycles.The pressure and flow signals were sampled at 256 Hz and exported using the manufacturer’s software.labels.csv file contains metadata for the dataset. This file includes an index of the patients, the number of measurement files available for each patient, and their corresponding diagnostic label: healthy, COPD, or ILD.Data Content:Each column in the .txt.inpx data files is explained in the article:Time (second): Timestamps for each sample.Vol (liter): Volume calculated from the flow signal.Pcyl (cmH₂O): Measured pressure.Flow (L/s): Respiratory flow signal.The paper provides step-by-step instructions on how to process these signals to compute the mechanical impedance of the respiratory system (Zrs) and offers explanations for all signal components involved.
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 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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,154 | 0,086 |
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 ».