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Enregistrement W2145009427 · doi:10.1088/0266-5611/24/6/065010

Computed myography: three-dimensional reconstruction of motor functions from surface EMG data

2008· article· en· W2145009427 sur OpenAlexaff
Kees van den Doel, Uri M. Ascher, Dinesh K. Pai

Notice bibliographique

RevueInverse Problems · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTikhonov regularizationElectrical impedance myographyRegularization (linguistics)SmoothnessBicepsMathematicsFinite element methodSpinal cord injuryRehabilitationInverse problemBiomedical engineeringComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationMathematical analysisArtificial intelligenceSpinal cordMedicinePhysical therapyStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a methodology called computed myography to qualitatively and quantitatively determine the activation level of individual muscles by voltage measurements from an array of voltage sensors on the skin surface. A finite element model for electrostatics simulation is constructed from morphometric data. For the inverse problem, we utilize a generalized Tikhonov regularization. This imposes smoothness on the reconstructed sources inside the muscles and suppresses sources outside the muscles using a penalty term. Results from experiments with simulated and human data are presented for activation reconstructions of three muscles in the upper arm (biceps brachii, bracialis and triceps). This approach potentially offers a new clinical tool to sensitively assess muscle function in patients suffering from neurological disorders (e.g., spinal cord injury), and could more accurately guide advances in the evaluation of specific rehabilitation training regimens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,168 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations33
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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