Muscle Conduction Velocity Estimation Using High Density Electromyography
Notice bibliographique
Résumé
Overall conduction velocity (CV) in a population of activated muscle fibres is related to the state of the muscle and can be estimated from the electromyogram (EMG). CV estimation is affected by the distance between electrodes of a bipolar pair (inter-electrode distance or IED), and the distance between two bipolar pairs used to detect conduction delay (inter-signal distance or ISD). Reported CV’s are generally in the range of 3.5 – 5 m/s [Farina-MBEC-2001; Beck-JEK-2004]. The purpose of this study was to examine the effect on CV estimates of IED and ISD, contraction level, and muscle length. EMG data were recorded from the long and short heads of the biceps brachii (BBL and BBS), and brachioradialis (BR), of five subjects, using monopolar high-density EMG electrodes. Subjects performed elbow flexion contractions at three force levels (30, 40 and 50% maximum), and three elbow joint angles (60, 90 and 120 degrees). CV estimates were computed for different bipolar electrode configurations; estimates corresponding to published values were obtained for IED=15 mm and ISD=20 mm. ANOVA analysis of CV values revealed that contraction level had no significant effect (p-values: 0.336 to 0.774), and CV varied significantly with joint angle only for the highest contraction level in BBS (p=0.01). Values for all contraction levels were then grouped; ANOVA analysis showed that CV varied significantly with muscle (p<0.00002) for all joint angles. These results are analysed with regard to the nature of the EMG signal, and how the signal changes with contraction level and joint angle.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».