sensORder: Artefaktklassifizierung während der Biosignalerfassung

Die Qualität der aufgenommenen Biosignale hat großen Einfluss auf die verschiedenen nachfolgenden Forschungen und Experimente.

Diese Forschung untersucht Artefakte bei der Erfassung von Biosignalen, die in Experimenten häufig aufgrund menschlicher Fahrlässigkeit oder Umwelteinflüssen auftreten, wie z. B. Elektrodenablösung, Missbrauch von Elektroden, unerwartete Magnetfeldinterferenzen und Signalverzerrungen durch menschliche Bewegungen, die von Experimentatoren oder Software während der Erfassung nicht leicht erkennbar sind, kann aber von ML in Echtzeit entdeckt werden. Solche Artefakte führen normalerweise zu nutzlosen und irreparablen Signale, daher wäre es eine große Hilfe für die Forschung, wenn die Probleme während des Erfassungsprozesses erkannt und die Experimentatoren darauf aufmerksam gemacht würden.

Ein EKG-Starterdatensatz:

Das EKG, ein regelmäßiges 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 Trägheitsbiosignale von Beschleunigungsmessern, Gyroskopen oder Magnetometern.

Den Datensatz sensORder-ECG-2023 finden Sie hier.

Datenschutz und Datensicherheit:

Die Einwilligungserklärung des Teilnehmers sieht vor, dass die Verwendung der Daten auf nicht-kommerzielle Forschungszwecke beschränkt 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, eingeschränkte Weitergabe). Datennutzer, die gegen die oben genannte Nutzungsordnung verstoßen, 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 Veröffentlichungen, wenn dieser Datensatz oder die damit verbundenen Implementierungsansätze 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.