用自动编码器最大限度地重建和生理解释肌肉协同作用之间的权衡
Cristina Brambilla1, Nicol Moscatelli1, Valentina Lanzani1
1Institute of Intelligent Industrial Technologies and Systems for Advanced Manufacturing (STIIMA), Italian National Research Council (CNR), Milan, Italy.
自动编码器 (AEs) 可以从电肌图 (EMG) 数据中提取肌肉协同作用. ReLU+tanh激活功能组合产生了最有生理意义的协同作用,而不仅仅是准确的重建.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算生物学 计算生物学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 肌肉协同分析对于理解使用电肌图 (EMG) 的运动控制至关重要.
- 传统方法假设肌肉协同作用的线性组合,但现实世界的运动控制表现出非线性动态.
- 自动编码器 (AEs) 提供了一个有前途的非线性方法,但它们对协同结构的参数影响需要研究.
研究的目的:
- 研究自编码器 (AEs) 中不同激活函数对肌肉协同提取的影响.
- 为了确定在AE中优化重建精度是否会导致生理学上有意义的肌肉协同作用.
- 为了确定非线性肌肉协同分析的最佳AE架构.
主要方法:
- 利用15名参与者从16个肌肉中获得的上肢EMG数据来完成达到任务.
- 在AEs的编码器/解码器层中评估了四种激活函数组合 (线性,ReLU,sigmoid,tanh).
- 与标准非负矩阵因子化 (NMF) 进行AE性能比较.
主要成果:
- AE架构显著影响提取的肌肉协同结构.
- 最高的信号重建精度与生理学上最有意义的协同作用没有相关性.
- ReLU+tanh激活功能组合产生了最可解释的肌肉协同作用.
结论:
- 仅针对AEs的重建精度进行优化可能会掩盖生理上相关的肌肉协同模式.
- 非线性方法,特别是具有适当激活功能的AE,如ReLU+tanh,对于强大的肌肉协同提取至关重要.
- 本研究提供了对分析各种EMG数据集和种群的最佳AE配置的见解.
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