面向 ICU 分钟级血压信号的混合伪迹检测系统
信号处理
2022-09-01 v2 机器学习
摘要
重症监护病房(ICU)中的生理监测所生成的数据可用于临床研究。然而,临床环境中的记录条件由于噪声与伪迹的存在,限制了从生理信号中自动提取相关信息。因此,在临床研究前去除伪迹至关重要。由经验丰富的研究人员进行人工标注是去除伪迹的金标准,但由于 ICU 生成的数据量巨大,这一过程耗时且昂贵。在本研究中,我们提出了一种混合伪迹检测系统,其将变分自编码器与统计检测组件相结合,用于标记伪迹样本,从而使生理记录清理这一昂贵过程实现自动化。该系统应用于来自某重症监护病房数据集的逐分钟平均血压信号。其性能由专家的人工标注进行验证。我们将本系统与其他两个系统(分别将 ARIMA 或基于自编码器的模型与我们的统计检测组件相结合)的性能进行了基准比较。我们的结果表明,该系统始终达到超过 90% 的灵敏度与特异度。因此,它为 ICU 记录中的数据清理自动化提供了初步基础。
引用
@article{arxiv.2203.05947,
title = {Hybrid Artifact Detection System for Minute Resolution Blood Pressure Signals from ICU},
author = {Hollan Haule and Evangelos Kafantaris and Tsz-Yan Milly Lo and Chen Qin and Javier Escudero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.05947},
year = {2022}
}