Modeling the impulse response between pairs of EMG signals to estimate conduction delay distribution
Notice bibliographique
Résumé
Mean electromyogram (EMG) conduction delay is often estimated as the average time delay between two surface EMG recordings arranged along the conduction path. It has previously been shown that the complete distribution of conduction delays can be estimated from the impulse response relating the "upstream" EMG recording to the "downstream" recording. In this work, we examined regularized least squares methods for estimating the impulse response, namely the pseudo-inverse with small singular values discarded and post hoc lowpass filtering. Performance was evaluated by training the model to one recording, then testing on others. Correlation between model-predicted EMG and measured EMG was assessed for 36 subjects, using EMG recordings with 5 mm inter-electrode spacing. The best correlation was 0.86, on average, for both regularization methods. We additionally compared the mean conduction delay computed from the "gold standard" cross-correlation method to the peak time of the impulse response. The best models differed by 0.01 ms, on average, for both regularization methods. Nonetheless, the impulse responses exhibited excessive energy near zero time, causing delay distribution estimates to exhibit high probabilities at unphysiological short time delays. Inter-electrode spacing larger than 5 mm may be required to alleviate this limitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».