Automated Diagnosis of Neuromuscular Disorders using EMG Signals
Notice bibliographique
Résumé
Electromyography (EMG) signals are anatomical and physiological properties representation of muscles; their analysis is crucial for diagnosing neuromuscular diseases, and it typically involves the manual inspection of the signals. However, in recent years, experts have developed automatic classification systems to support practitioners and enhance the diagnostic process. In this study, we have used diverse methodologies to extract features from the raw EMG signal in the time and time-frequency domain, using DWT, WPD and a combination of both, with and without preprocessing and for varying levels of decomposition from level 3 to 10, with the support of higher order stats. We have used optimized ensemble tree and optimized SVM classifiers with Bayesian optimization of hyper parameters. The experiments were conducted using the publicly available dataset EMG lab. We got good training results reaching a 100% accuracy from many combinations and testing accuracy of 78.35% when using DWT without preprocessing at level 9 with the linear SVM classifier. The obtained outcomes demonstrate the effectiveness of the suggested method in accurately categorizing the EMG signals. We have also highlighted that the classifier ensemble trees discriminate better between ALS and healthy and doesn’t recognize well Myopathy. Furthermore, the suggested framework has the potential to support clinicians in the diagnosis of neuromuscular disorders.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».