Notice bibliographique
Résumé
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
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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 ».