Muscle force estimation using data fusion from high-density SEMG grid
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the proposed work is to evaluate, by simulation, the introduction of a data fusion process from a HD-sEMG grid (8×8) to improve the muscle force estimation from sEMG signal. For this purpose, twelve electrode arrangements are combined to dimension reduction technique (PCA or channel averaging) to obtain a monodimensional sEMG signal. After, this signal is used in a sEMG-force relationship model to estimate the muscular force. In fact, two models, with different complexity, and used in the biomechanics community are studied. In the simulation, three isometric contractions are simulated (20%, 50% and 80% MVC) using a recent sEMG-force generation model. Finally, the Normalized RMS Difference (NRMSD) between the estimated force and the simulated force by the sEMG-force generation model is calculated for each combination (electrode arrangement and dimension reduction technique, force estimator). According to the obtained results, the combination PCA and Laplacian arrangement gave the best fitting using the second force estimator while the best result obtained for the first force estimator is with the Right Diagonal Bipolar (DBR) arrangement combined with channel averaging. In future works, these force estimators, combined to HD-sEMG data fusion, will be experimentally evaluated.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».