sensORder: Artefaktklassifizierung w?hrend der Biosignalerfassung
Die Qualit?t der aufgenommenen Biosignale hat gro?en Einfluss auf die verschiedenen nachfolgenden Forschungen und Experimente.
Diese Forschung untersucht Artefakte bei der Erfassung von Biosignalen, die in Experimenten h?ufig aufgrund menschlicher Fahrl?ssigkeit oder Umwelteinflüssen auftreten, wie z. B. Elektrodenabl?sung, Missbrauch von Elektroden, unerwartete Magnetfeldinterferenzen und Signalverzerrungen durch menschliche Bewegungen, die von Experimentatoren oder Software w?hrend der Erfassung nicht leicht erkennbar sind, kann aber von ML in Echtzeit entdeckt werden. Solche Artefakte führen normalerweise zu nutzlosen und irreparablen Signale, daher w?re es eine gro?e Hilfe für die Forschung, wenn die Probleme w?hrend des Erfassungsprozesses erkannt und die Experimentatoren darauf aufmerksam gemacht würden.
Ein EKG-Starterdatensatz:
Das EKG, ein regelm??iges Biosignal, wird als vorgesteuertes Untersuchungsobjekt für diese Forschung. Der allgemeine Forschungsrahmen aus Taxonomie und Echtzeitklassifizierung von EKG-Erfassungsartefakten kann einen hervorragenden Referenzwert für die Erforschung anderer bioelektrischer Signale wie EXGs liefern. Es kann auch auf weitere Arten von Biosignalen abstrahlen, beispielsweise auf Tr?gheitsbiosignale von Beschleunigungsmessern, Gyroskopen oder Magnetometern.
Den Datensatz sensORder-ECG-2023 finden Sie hier.
Datenschutz und Datensicherheit:
Die Einwilligungserkl?rung des Teilnehmers sieht vor, dass die Verwendung der Daten auf nicht-kommerzielle Forschungszwecke beschr?nkt ist und die Datennutzer garantieren, dass sie nicht versuchen, die teilnehmenden Personen zu identifizieren. Darüber hinaus garantieren die Datennutzer, die Daten (oder daraus abgeleitete Daten) nur an Dritte weiterzugeben, die an die gleichen Nutzungsregeln gebunden sind (für nicht-kommerzielle Forschungszwecke, keine Identifizierungsversuche, eingeschr?nkte Weitergabe). Datennutzer, die gegen die oben genannte Nutzungsordnung versto?en, tragen die Rechtsfolgen selbst, für die der Datensatzherausgeber keine Verantwortung übernimmt.
Zitationsanfrage:
Dieser Datensatz ist für die nicht-kommerzielle akademische Forschung frei verfügbar. Wir bitten um die Zitierung der folgenden Ver?ffentlichungen, wenn dieser Datensatz oder die damit verbundenen Implementierungsans?tze verwendet werden:
Taxonomy and Real-Time Classification of Artifacts during Biosignal Acquisition: A Starter Study and Dataset of ECG, (Hui Liu, Shiyao Zhang, Hugo Gamboa, Tingting Xue, Congcong Zhou, Tanja Schultz), In IEEE Sensors Journal, 2024.