Notice bibliographique
Résumé
Electromyogram (EMG) signals can provide valuable insights into muscle activation and health; however, achieving high-quality signals is challenging.EMG signals are susceptible to contamination, and the acquisition of high-quality EMG signals often requires lengthy setup times and experienced technicians.EMG signal quality analysis is an important domain of research to increase EMG integration into clinical practice, wearable devices, and long-term monitoring.This thesis develops techniques to assess EMG signal quality to improve the ease of EMG acquisition.A literature review of methods for EMG signal quality analysis was conducted.Key areas for further research were identified, including improved selection of high-quality channels within EMG arrays.A process for establishing a ground truth of EMG signal quality based on expert human ratings was developed and used to label an EMG dataset.The intra-rater reliability ranged from 0.76-0.90, and the inter-rater agreement was 0.83, indicating good reliability and that the human rated datasets could be used for future assessments.An automated method of quantifying EMG signal quality was developed in two stages.In Stage I, poor-quality EMG channels were detected and reconstructed.An interpolation-based method of detecting and reconstructing poor-quality channels in high-density EMG (HD-EMG) was developed.Compared with two other detection methods (root mean square and normalized mutual information), the interpolation-based method was most effective for identifying poor iii channels in HD-EMG (precision 95.0%, recall 100%).Reconstruction of poor-quality channels was best performed with a 2-dimensional spline interpolation (correlation = 0.99).In Stage II, machine learning was explored to distinguish between adequate, good, and excellent channels.A random forest regression model provided the best overall result with Spearman correlations of 0.90, 0.91, 0.74, and 0.73 for inter-electrode distances of 10, 20, 30, and 40 mm, respectively.The recommended EMG feature set was an amplitude-based feature (e.g., root mean square) combined with frequency-based feature(s) (e.g., mean frequency).In single channel EMG, the Spearman correlation dropped to 0.55; however, there was potential to distinguish between adequate and excellent quality channels.The automated methods for quantifying EMG signal quality developed in this thesis will lead to improved efficiencies and lower costs for EMG acquisition.Ph.D. journey.I truly could not have asked for a more knowledgeable, dedicated, and supportive supervisor.I would like to extend my sincere thanks to Dr. Dawn MacIsaac for lending her immense expertise and insight to
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,009 |
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 ».