Multivariate Analysis of Full-Term Neonatal Polysomnographic Data
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A00154515" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:00154515 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00064211:_____/09:#0000053 RIV/68407700:21460/09:00154515
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Multivariate Analysis of Full-Term Neonatal Polysomnographic Data
Popis výsledku v původním jazyce
Polysomnography (PSG) is one of the most important noninvasive methods for studying maturation of the child brain. Sleep in infants is significantly different from sleep in adults. This paper addresses the problem of computer analysis of neonatal polygraphic signals. METHODS: We applied methods designed for differentiating three important neonatal behavioral states: quiet sleep, active sleep, and wakefulness. The proportion of these states is a significant indicator of the maturity of the newborn brainin clinical practice. In this study, we used data provided by the Institute for Care of Mother and Child, Prague (12 newborn infants of similar postconceptional age).
Název v anglickém jazyce
Multivariate Analysis of Full-Term Neonatal Polysomnographic Data
Popis výsledku anglicky
Polysomnography (PSG) is one of the most important noninvasive methods for studying maturation of the child brain. Sleep in infants is significantly different from sleep in adults. This paper addresses the problem of computer analysis of neonatal polygraphic signals. METHODS: We applied methods designed for differentiating three important neonatal behavioral states: quiet sleep, active sleep, and wakefulness. The proportion of these states is a significant indicator of the maturity of the newborn brainin clinical practice. In this study, we used data provided by the Institute for Care of Mother and Child, Prague (12 newborn infants of similar postconceptional age).
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/1ET101210512" target="_blank" >1ET101210512: Inteligentní metody pro vyhodnocování dlouhodobých EEG záznamů</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine
ISSN
1089-7771
e-ISSN
—
Svazek periodika
13
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000262429100013
EID výsledku v databázi Scopus
—