提高对表面肌电学生物反的临床理解:桥梁研究,教学和商业应用
Mazen M Yassin1,2,3, Mohamed N Saad2, Ayman M Khalifa3
1School of Biomedical Engineering, Shenzhen University Medical School, Shenzhen University, Shenzhen, China.
Expert review of medical devices
|July 5, 2024
概括
表面电肌图-生物反 (EMG-BF) 设备正在与人工智能集成进化,以加强康复. 机器学习和深度学习提高了准确性,为个性化患者护理和情绪检测铺平了道路.
科学领域:
- 康复技术 康复技术 康复技术
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 表面电肌图-生物反 (EMG-BF) 设备在治疗环境中越来越多地被使用.
- 视觉化肌肉活动在康复过程中起着至关重要的作用.
- 本综述探讨了EMG-BF的概念,应用和新兴趋势.
研究的目的:
- 审查机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 与EMG-BF系统的整合.
- 要突出DL在高密度EMG数据解释和信号融合 (例如,与EEG) 的进步.
- 根据功能和临床用途对EMG-BF设备进行分类.
主要方法:
- 文献调查和基于证据的研究综合.
- 分析EMG-BF系统解剖学和与AI范式的整合.
- 基于商业见解和临床应用的产品分类.
主要成果:
- 人工智能,特别是ML和DL,正在显著提高EMG-BF系统的准确性,可靠性和范围.
- 复杂的DL架构和信号融合 (EMG-EEG) 改进了生物力学分析.
- 带有人工智能的EMG-BF系统可以预测恢复时间表并个性化治疗干预.
结论:
- EMG-BF的演变是由人工智能驱动的,导致康复中的个性化医学.
- 目前正在进行的研究旨在克服模型解释性和信号噪声等挑战.
- 由人工智能驱动的EMG-BF预示着康复和情绪检测的新时代.
