Oxynet: A collective intelligence that detects ventilatory thresholds in cardiopulmonary exercise tests (Запись № 665305)

Подробно MARC
000 -Маркер
Поле контроля фиксированной длины 04028nlm1a2200565 4500
005 - Идентификатор версии
Поле контроля фиксированной длины 20231030041958.0
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\36504
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи RU\TPU\network\25352
100 ## - Данные общей обработки
Данные общей обработки 20210910a2021 k y0engy50 ba
101 0# - Язык ресурса
Язык текста, звукозаписи и т.д. английский
102 ## - Страна публикации или производства
Страна публикации
135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы
Кодированные данные для электронного ресурса drcn ---uucaa
181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания
Код вида содержания i
182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа
Код средства доступа electronic
200 1# - Заглавие и сведения об ответственности
Основное заглавие Oxynet: A collective intelligence that detects ventilatory thresholds in cardiopulmonary exercise tests
Первые сведения об ответственности A. Zignoli, A. Fornasiero, P. Rota [et al.]
203 ## - Вид содержания и средство доступа
Вид содержания
Средство доступа
300 ## - Общие примечания
Текст примечания Title screen
320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя
Текст примечания [References 43 tit.]
330 ## - Резюме или реферат
Текст примечания The problem of the automatic determination of the first and second ventilatory thresholds (VT1 and VT2) from cardiopulmonary exercise test (CPET) still leads to controversy. The reliability of the gold standard methodology (i.e. expert visual inspection) feeds into the debate and several authors call for more objective automatic methods to be used in the clinical practice. In this study, we present a framework based on a collaborative approach, where a web-application was used to crowd-source a large number (1245) of CPET data of individuals with different aerobic fitness. The resulting database was used to train and test an artificial intelligence (i.e. a convolutional neural network) algorithm. This automatic classifier is currently implemented in another web-application and was used to detect the ventilatory thresholds in the available CPET. A total of 206 CPET were used to evaluate the accuracy of the estimations against the expert opinions. The neural network was able to detect the ventilatory thresholds with an average mean absolute error of 178 (198) mlO2/min (11.1%, r=0.97) and 144 (149) mlO2/min (6.1%, r=0.99), for VT1 and VT2 respectively. The performance of the neural network in detecting VT1 deteriorated in case of individuals with poor aerobic fitness. Our results suggest the potential for a collective intelligence system to outperform isolated experts in ventilatory thresholds detection. However, the inclusion of a larger number of VT1 examples certified by a community of experts will be likely needed before the abilities of this collective intelligence can be translated into the clinical use of CPET.
333 ## - Примечания об особенностях распространения и использования
Текст примечания
461 ## - Уровень набора
Заглавие European Journal of Sport Science
463 ## - Уровень физической единицы
Заглавие Vol. XX, iss. X
Обозначение тома [11 p.]
Дата публикации 2021
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин электронный ресурс
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин труды учёных ТПУ
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин automatic methods
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин artificial intelligence
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин deep learning
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин автоматические методы
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин искусственный интеллект
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин машинное обучение
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин глубокое обучение
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин дыхание
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин нагрузки
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Zignoli
Часть имени, кроме начального элемента ввода A.
Расширение инициалов личного имени Andrea
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Fornasiero
Часть имени, кроме начального элемента ввода A.
Расширение инициалов личного имени Alessandro
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Rota
Часть имени, кроме начального элемента ввода P.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Muollo
Часть имени, кроме начального элемента ввода V.
Расширение инициалов личного имени Valentina
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Peyre-Tartaruga
Часть имени, кроме начального элемента ввода L. A.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Low
Часть имени, кроме начального элемента ввода D. A.
Расширение инициалов личного имени David
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Fontana
Часть имени, кроме начального элемента ввода F. Y.
Расширение инициалов личного имени Federico
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Besson
Часть имени, кроме начального элемента ввода D.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Puhringer
Часть имени, кроме начального элемента ввода M.
Расширение инициалов личного имени Martin
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Ring-Dimitriou
Часть имени, кроме начального элемента ввода S.
Расширение инициалов личного имени Susanne
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Mourot
Часть имени, кроме начального элемента ввода L.
Дополнения к именам, кроме дат specialist in the field of physical training and sports
-- Senior Researcher of Tomsk Polytechnic University, Candidate of philological sciences
Даты 1977-
Расширение инициалов личного имени Laurent
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\41001
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
Структурное подразделение Школа базовой инженерной подготовки (ШБИП)
-- Отделение физической культуры (ОФК)
-- 8034
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\23545
801 #2 - Источник записи
Страна RU
Организация 63413507
Дата составления 20220624
Правила каталогизации RCR
856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса https://doi.org/10.1080/17461391.2020.1866081
090 ## - System Control Numbers (Koha)
Koha biblioitem number (autogenerated) 665305
942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха)
Тип документа Computer Files

Нет доступных единиц.