经验性的肌电特征提取和模式识别在半的远距离运动解码解码
Alexey Anastasiev1, Hideki Kadone2, Aiki Marushima3
1Department of Neurosurgery, Graduate School of Comprehensive Human Sciences, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennodai, Tsukuba 305-8575, Ibaraki, Japan.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|July 29, 2023
概括
这项研究介绍了SNAiL,这是一种分析电肌图 (EMG) 功能以改善中风手势识别的新方法. 与传统方法相比,SNAiL可以提高10-17%的模式识别 (PR) 性能.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经康复疗法 神经康复疗法
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 对于中风康复的模式识别 (PR) 面临挑战,原因是有限的半数据和对骨肌功能的理解.
- 技术和临床障碍需要强大的,主题独立的功能生成监督学习 (SL) 在myoelectrical应用程序.
- 对于中风患者的表面电肌图 (EMG) 现有的特征提取方法通常是不理想的.
研究的目的:
- 通过使用表面EMG,研究用于急性中风手势识别的单个和组合特征向量的性能.
- 引入和评估一种新的特征选择方法,即用于EMG数据的半粗力导航合并链接 (SNAiL).
- 证明SNAiL在中风幸存者的肌电图案识别中提高分类率的潜力.
主要方法:
- 从19名急性中风患者的表面EMG数据中对单个和组合特征向量进行了原始力分析.
- 开发并应用了一种新的特征选择技术,SNAiL,涉及使用斐波纳契式的螺旋网络排名连接后残酷力奇点向量.
- 雇员监督学习 (SL) 基于提取的EMG特征来对与中风相关的手势进行分类.
主要成果:
- 在SNAiL方法中,相对于正规的特征集,SNAiL方法显示了10-17%的显著分类率性能优势.
- 单个和组合特征矢量分析提供了对用于中风手势识别的有效特征提取的见解.
- 拟议的SNAiL方法为生物信号处理中的特征选择提供了一个广泛适用的概念.
结论:
- SNAiL代表了EMG特征选择中风手势识别的重大进步,优于传统方法.
- 这种新的方法可以大大提高神经康复生物信号处理中的模式识别能力.
- 这些发现突出了通过先进的肌电信号分析来改善中风患者监测和治疗干预的潜力.
关键词:
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