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Enregistrement W2037396314 · doi:10.1515/bmt.2004.009

Analyse der Veränderungen von Wavelet-transformierten elektromyographischen Signalen, wie sie beim Tragen einer Kniebandage entstehen / Analysis of Wavelet Transformed Electromyographic Signals that were Altered by Wearing a Knee Brace

2004· article· de· W2037396314 sur OpenAlexaff
V. von Tscharner, Beat Göpfert, D. Wirz, N. F. Friederich

Notice bibliographique

RevueBiomedizinische Technik/Biomedical Engineering · 2004
Typearticle
Languede
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Der Vergleich von diversen Elektromyogrammen stellt eine wesentliche Anforderung an die Datenanalyse dar. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, eine Methode mit geringem mathematischem Aufwand vorzustellen, mit der kleine Veränderungen am Bewegungsapparat durch Auswertung des EMG-Signals einfach und mit einer hohen Sensitivität ermittelt und dargestellt werden können. Die Wavelettransformierten Elektromyogramme bilden Intensitätsbilder, die in einem Bildraum als Punkte dargestellt werden können. Die Distanz-analyse der Bildpunkte im Bildraum erlaubt es festzustellen, ob zwei Gruppen von Elektromyogrammen – im vorliegenden Falle diejenigen, die beim Gehen mit und ohne Kniebandage gemessen wurden – sich im Mittel signifikant unterscheiden. Die Methode definiert eine Distanz-Winkel-Darstellung und Differenz-Intensitätsbilder, die es erlauben, die Auftrennung optisch zu beurteilen. Es ist zu erwarten, daβ bei gröβeren Interventionen die Unterschiede deutlicher erscheinen werden. The comparison of electromyograms represents a challenge for data analysis. The aim of the project was to present a method that uses a minimal computational effort to resolve small but significant changes in the muscular activity that occur while walking with and without a knee brace. The wavelet transformed electromyograms were represented as intensity patterns that resolve the power of the signal in time and frequency. The intensity pattern of each electromyogram defines single points in a pattern space. The distance between these points in pattern space were used to detect and show the separation between the groups of electromyograms that were recorded while walking with and without a knee brace. The method proposes a distance versus angle representation to visually discriminate the intensity patterns. Once it has been shown that the differences are statistically significant, one can visualize the result in a difference intensity pattern that indicates at what time and at what frequency the electromyograms vary between the two conditions tested. It is to be expected that interventions that are more intrusive than a knee brace will reveal even more distinct differences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0090,014
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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