Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Semi-automated detection of polysomnographic REM sleep without atonia (RSWA) in REM sleep behavioral disorder

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F19%3A00332157" target="_blank" >RIV/68407700:21230/19:00332157 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21460/19:00332157 RIV/68407700:21730/19:00332157

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.02.023" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.02.023</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2019.02.023" target="_blank" >10.1016/j.bspc.2019.02.023</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Semi-automated detection of polysomnographic REM sleep without atonia (RSWA) in REM sleep behavioral disorder

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We aimed at evaluating semi-automatic detection and quantification of polysomnographic REM sleep without atonia (RSWA). As basic requirements, we defined lower time demand, the possibility of comparison of several evaluations and ease of examination for neurologists. We focused on well-known primary processing of surface electromyographic signals and selected recordings that were free of technical artifacts that could compromise automated signal detection. Thus we created a comprehensive method consisting of several modules (data preprocessing, signal filtration, envelopes creation, detection of ECG QRS complexes, iterative RSWA detection, detection evaluation and interactive visualization). The original dataset consisted of 7 individual polysomnography (PSG) recordings of individual human adult subjects with REM sleep behavior disorder (RBD). RSWA detection was performed with three different methods for envelope creation (envelope by moving average filter, envelope by Savitzky–Golay filtration and peaks interpolation). Best RSWA detection was achieved using the envelope by moving average filter (average precision 64.24 ± 12.34% and recall 91.63 ± 10.07%). The lowest precision was 42.86% with 100% recall.

  • Název v anglickém jazyce

    Semi-automated detection of polysomnographic REM sleep without atonia (RSWA) in REM sleep behavioral disorder

  • Popis výsledku anglicky

    We aimed at evaluating semi-automatic detection and quantification of polysomnographic REM sleep without atonia (RSWA). As basic requirements, we defined lower time demand, the possibility of comparison of several evaluations and ease of examination for neurologists. We focused on well-known primary processing of surface electromyographic signals and selected recordings that were free of technical artifacts that could compromise automated signal detection. Thus we created a comprehensive method consisting of several modules (data preprocessing, signal filtration, envelopes creation, detection of ECG QRS complexes, iterative RSWA detection, detection evaluation and interactive visualization). The original dataset consisted of 7 individual polysomnography (PSG) recordings of individual human adult subjects with REM sleep behavior disorder (RBD). RSWA detection was performed with three different methods for envelope creation (envelope by moving average filter, envelope by Savitzky–Golay filtration and peaks interpolation). Best RSWA detection was achieved using the envelope by moving average filter (average precision 64.24 ± 12.34% and recall 91.63 ± 10.07%). The lowest precision was 42.86% with 100% recall.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20601 - Medical engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Biomedical Signal Processing and Control

  • ISSN

    1746-8094

  • e-ISSN

    1746-8108

  • Svazek periodika

    51

  • Číslo periodika v rámci svazku

    May

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    243-252

  • Kód UT WoS článku

    000465051300025

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85062469173