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早产儿非营养性吸吮波形的自动识别和特征提取。 (英语) Zbl 1423.92035号

总结:背景和目标早产儿非营养性吸吮(NNS)模式的出现反映了大脑的完整性,新生儿重症监护室(NICU)的临床医生使用该模式来评估喂养准备和口腔运动发育。迫切需要一个集成软件平台,该平台提供NNS信号预处理、自适应波形识别、特征检测和跨多个NICU站点的大数据集批处理。因此,目标是开发和描述一个跨平台图形用户界面(GUI)和终端应用程序,称为NeoNNS,用于使用NNS动力学先前研究得出的分析参数对NNS压缩压力波形进行单文件和批处理文件时间序列和频域分析。方法.NeoNNS是用Python和Tkinter GUI包实现的。NNS信号处理管道包括低通滤波器、非对称回归基线校正、NNS峰值检测和NNS突发分类。数据可视化和参数分析包括时域和频域视图、NNS时空索引视图和特征聚类分析,以模拟口腔喂养准备情况。结果以批处理模式(<50分钟)处理从30名极早产儿中采集的.568份吸吮评估文件,以生成婴儿NNS压力波形数据的时域和频域分析。NNS周期判别和NNS突发分类可量化NNS波形特征,作为经后年龄的函数。分层聚类分析(基于Tsfresh python包和NeoNNS)揭示了标记NNS记录以备喂养的能力。结论NeoNNS提供了一个通用的软件平台,用于快速量化婴儿床旁单个婴儿或多家医院现场大量早产儿重复训练期间NNS在时域和频域的发展动态,以支持大数据分析。分层聚类特征分析有助于根据NNS压缩压力波形的定量特征对喂料准备状态进行建模。

MSC公司:

92C30型 生理学(一般)
92立方厘米 发育生物学,模式形成
92-08 生物问题的计算方法
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