基于表面电肌图的自动检测吞事件
Juan Salvador Mercado-Villegas1, Juan Rafael Orozco-Arroyave2, Andres Orozco-Duque3
1Instituto Tecnológico Metropolitano/Facultad de ingenierías, Grupo de Investigación en Materiales Avanzados y Energía, Medellín, Colombia.
概括
表面电肌图 (sEMG) 提供了一种非侵入性方法来评估口腔喉乱. 这项研究表明,由GRU网络处理的sEMG信号可以准确地检测玻尿酸通道,补充了传统的视频光学吞研究.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经科学是一个神经科学.
- 临床诊断 临床诊断 临床诊断
背景情况:
- 临床评估食障碍往往是侵入性的和主观的,严重依赖于视频光镜吞研究 (VFSS).
- 通过下线 (ManL) 和上食道 (UES) 精确检测玻尿酸过渡对于诊断口腔喉乱至关重要.
- 需要使用非侵入性,客观的方法来补充现有的诊断工具.
研究的目的:
- 评估表面电肌图 (sEMG) 信号的有效性,以检测口腔喉乱症患者的玻尿管通道.
- 引入和验证一种利用GRU网络和sEMG光谱图进行食障碍评估的新方法.
- 将拟议的基于sEMG的方法与黄金标准VFSS的性能进行比较.
主要方法:
- 记录了sEMG信号从患有口腔喉功能障碍的患者.
- 从处理的sEMG信号中生成光谱图.
- 门式循环单元 (GRU) 网络被用来分析用于检测ManL和UES的玻尿酸通道的光谱图.
- 用VFSS作为黄金标准进行比较.
主要成果:
- 基于sEMG的方法实现了高精度,F1分数高达96%的二进制分类和80%的三类分类.
- 性能优于现有的最先进的方法.
- 检测准确性提高了较大的玻尿酸体积和较薄的一致性.
结论:
- sEMG是一种有前途的,非侵入性的生物信号,用于诊断和监测缺食症.
- 拟议的GRU基于sEMG频谱的基于网络的分析提供了一个客观和准确的方法来检测球体通过.
- sEMG可以作为VFSS的有效补充,增强食障碍的评估.
