,使.

Andressa Rastrelo Rezende1, Camille Marques Alves1, Isabela Alves Marques1

  • 1Assistive Technology Laboratory, Faculty of Electrical Engineering, Federal University of Uberlandia, Uberlandia 38400-902, Brazil.

PubMed
概括

这项研究引入了一种新的客观方法,使用表面电肌图 (sEMG) 和机器学习 (ML) 来准确地分类肌肉度异常. 这种方法为神经系统疾病的主观评估提供了可靠的替代方案.