Characterizing sEMG Feature Errors in Lower Limb Muscles Due to Electrode Location and Skin–Electrode Interface Changes
Notice bibliographique
Résumé
Surface electromyography (sEMG) is popular for monitoring muscle activation. However, it remains underutilized in clinical settings such as stroke rehabilitation. This is largely due to inter-session errors from variabilities in electrode location, the skin-electrode interface, and other inter-session effects. These errors obscure the ability to attribute sEMG signal changes to physiological patient changes. In this study, we quantified different sources of error by applying high-density sEMG (HDsEMG) arrays on the gastrocnemius medialis, tibialis anterior, semitendinosus, and tensor fascia latae of 12 healthy participants performing isometric and dynamic exercises common in stroke assessments. Between exercise sets (sessions), we shifted and reapplied HDsEMG arrays to analyze three error conditions: 1) same session errors (SSE) arising from changes in the recording electrode and electrode location, 2) same location errors (SLE) from changes in recording electrodes at the same location across sessions, and 3) same electrode errors (SEE) from comparing the same recording electrode at a different location across sessions. For SSE, frequency-domain features (mean, median, peak frequency) showed50% error at 10cm between electrodes. Contrastingly, we saw <19% error across frequency- and time-domain features for SLE and SEE after correcting for differences in electrode location using SSE trends. These results show differences in electrode location were most responsible for sEMG feature errors. Thus, accounting for electrode location could improve inter-session sEMG feature comparisons, enhancing the viability of sEMG-informed physiological assessments.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».