Abstract: T. D. Pham (2018)

Proceedings of the IEEE International Conference on Biomedical and Health Informatics (EMBS 2018), BHI 2018, 112–115p. (2018) DOI:10.1109/BHI.2018.8333382

Pattern analysis and classification of blood oxygen saturation signals with nonlinear dynamics features

Pattern analysis of blood oxygen saturation is important for gaining insights into the cardiorespiratory control system, real-time monitoring during operations, identifying potential predictors for the diagnosis of disease severity, and improving the hospitalization of patients with critical chronic diseases. This paper investigates the use of nonlinear dynamics features for machine learning and classification of blood oxygen saturation signals in healthy young and healthy old subjects. The validation of the feature reliability for the signal variability analysis has a clinical implication for differentiating blood oxygen saturation in patients with respect to the particular influence of aging, when patient's data become available.

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