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Enregistrement W7061746117

Respiratory modulation of sternal accelerations

2020· dissertation· en· W7061746117 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEngineering and Material Science Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpirometerRespiratory systemTidal volumeRespirationApneaModulation (music)Respiratory rateBreathingVentilation (architecture)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in wearable sensors have enabled physiological monitoring in scenarios outside of medical clinics.Two main areas, the cardiovascular and respiratory monitoring, generally require separate devices to analyze their performance.Seismocardiography (SCG) has the potential to monitor both aspects as it records the motion of the chest wall.SCG has been well developed for cardiovascular monitoring, however, there is limited knowledge on the effects of respiration.The objective of this thesis is to characterize how SCG is affected by respiration and how this effect can be used to derive respiratory metrics.50 subjects were recorded at McGill University with an inertial measurement unit on the xiphoid process and a spirometer was used for reference.Three scenarios were examined: the subject at rest, the subject during breath holds when inhaled, and the subject during breath holds when exhaled.Respiration modulation of the signals were explored in three main areas: amplitude modulation, frequency modulation, and baseline wandering.It was found that the SCG amplitude was dependent on respiratory volume in both the rest and apnea states.Baseline modulation and frequency modulation were dependent on inhalation and therefore showed no effects in the apnea state.Respiration Rate was extracted from all methods, with baseline wandering producing a maximum r-squared value of 0.71.The phase of baseline and frequency modulation showed better alignment with inhalation rather than volume.Amplitude modulation had less bias in respiratory phase prediction but higher standard deviation.A high inter-subject variability caused inconsistent results for extracting tidal volume with this method.Hence, no conclusive linear relationship with tidal volume was found.Given some calibration, the respiratory parameters of most subjects could be predicted using SCG.More work should be explored as to why only some subjects display strong correlation while others do not.SCG is a powerful cardiovascular monitoring tool and can potentially be developed into a respiratory monitoring tool to facilitate an integrated, non-invasive cardio-respiratory monitoring system. RSUMLe progrs dans le domaine des capteurs portables a permis une surveillance physiologique dans des scnarios en dehors des cliniques mdicales.La surveillance cardiovasculaire et respiratoire ncessite gnralement des appareils spars pour analyser leurs performances.La sismocardiographie (SCG) a le potentiel de surveiller les deux aspects simultanment en enregistrant les mouvements de la paroi thoracique.Le SCG a t dvelopp pour la surveillance cardiovasculaire, cependant les connaissances sur les effets respiratoires sont limites.L'objectif de cette thse est d'identifier comment le SCG est stimul par la respiration et comment il peut tre utilis pour driver des mesures respiratoires.50 sujets ont t enregistrs l'Universit McGill avec une unit de mesure inertielle sur le processus xiphode, et en mme temps, avec un spiromtre comme rfrence.Trois scnarios ont t examins: d'abord, le sujet au repos, puis le sujet retenant son souffle aprs avoir inhal, et enfin le sujet retenant son souffle aprs avoir expir.L'analyse de la modulation respiratoire des signaux a t faite sur trois caractristiques importantes: la modulation d'amplitude, la modulation de frquence et la variation de la compensation DC.On a t constat que l'amplitude du SCG dpendait du volume respiratoire dans les cas d'un corps au repos et en apne.La modulation de base et la modulation de frquence dpendent eux de l'inhalation et n'ont donc montr aucun effet pour un corps en apne.La Frquence Respiratoire a t extraite travers toutes les mthodes, donnant, avec la prsence de la variation de la compensation DC, un coefficient de dtermination R2 maximale de 0,71.La phase de rfrence et la modulation de frquence ont montr un meilleur alignement avec l'inhalation qu'avec le volume.La modulation d'amplitude avait moins d'erreur systmatique dans la prdiction de la phase respiratoire mais un cart-type plus lev.Avec cette mthode, la variabilit intersubjective leve a cr des difficults pour extraire la capacit pulmonaire totale.Par consquent, aucune relation concluante avec la capacit pulmonaire totale n'a t trouve.Avec un travail continu sur la calibration, les paramtres respiratoires de la plupart des sujets pourraient tre prdits l'aide de SCG.Plus de travail doit tre fourni pour savoir pourquoi seuls certains sujets prsentent une forte corrlation, alors que ce n'est pas le cas pour d'autres sujets.SCG est

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,250 · 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