Анализ вариабельности сердечного ритма при аритмиях с сохраненным синусовым ритмом
Bibliographic record
Abstract
Предложен метод, расширяющих границы приложений технологии вариабельности сердечного \nритма (ВСР) с ее распространением на аритмии при сохраненном синусовом ритме. В основу \nразработанного метода положена центральная теорема спектрального анализа, связывающая интеграл \nот квадрата функции с мощностью спектра (ТР) ВСР, открытая А.М.Ляпуновым в 1896 г. \nПредложенный метод точно и достоверно разделяет смешанную модельную запись на независимые \nисточники; при разделении на независимые источники реальных записей ВСР удается выделить \nгармонические и стохастические независимые источники, что подтверждает точность процедуры и \nадекватность ее результатов физиологическим представлениям о природе ВСР; вычисленные для \nразделенных источников величины общей мощности хорошо коррелируют с ожидаемыми \nвеличинами ТР ВСР для данных возрастных групп. Метод расширяет приложения технологии ВСР в \nмедицинской практике. \nЗапропоновано метод, що розширює межі застосування технології варіабельності серцевого ритму \n(ВСР) з її розповсюдженням на аритмії при збереженому синусному ритмі. В основу розробленого \nметоду покладена центральна теорема спектрального аналізу, що зв'язує інтеграл від квадрата функції \nз потужністю спектру (ТР) ВСР, відкрита А.М.Ляпуновим у 1896 р. Запропонований метод точно і \nдостовірно розділяє змішаний модельний запис на незалежні джерела; при розділенні на незалежні \nджерела реальних записів ВСР вдається виділити гармонійні і стохастичні незалежні джерела, що \nпідтверджує точність процедури і адекватність її результатів фізіологічним уявленням про природу \nВСР; обчислені для розділених джерел величини загальної потужності добре корелюють з \nочікуваними величинами ТР ВСР для даних вікових груп. Метод розширює застосування технології \nВСР в медичній практиці. \nThe method extending spectral analysis of heart rate variability (HRV) application for patients with sinus \narrhythmia was proposed. The method is based on Lyapunovs’ central theorem of spectral analysis that bands \ntogether total power (TP) and integral from quadratic of function. Рroposed method exactly split mixed model \nsignal on true independent sources; that we obtain stochastic and harmonic sources when we split real HRV \nrecords; that TP of harmonic source good correlated with expected TP value for patients’ age group. Thus \nmethod extends HRV technology for medical practice.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".