Demographic-Driven Electromyography Analysis: Advancing Personalized Biosignal Interpretation
Notice bibliographique
Résumé
The integration of rehabilitation robotics and surface electromyography (sEMG) offers a powerful approach for monitoring and enhancing recovery in patients with neuromuscular disorders. However, variability in baseline sEMG readings across individuals can limit its effectiveness. Factors such as age, height, and weight influence these baselines, and there is a lack of personalized baselines that account for demographic differences. This study proposes a novel model to estimate individualized baselines for one important sEMG parameter, Root Mean Square (RMS). Demographics and physiological data were collected from 30 healthy participants, and sEMG signals were recorded using four electrodes on the forearm muscles during a pushing task at two wrist positions. A Decision Tree Regression model was developed for each combination of the two wrist postures and four electrode locations, resulting in eight combinations, with optimal features identified using the Recursive Feature Elimination method. The regression models achieved accuracies ranging from 88.81% to 95.6%. A global sensitivity analysis using the Sobol method evaluated the importance of each input feature. Results indicate that gathering more comprehensive sEMG data for the most influential factors could improve model generalizability. The findings of this study offer a promising approach for individualized sEMG baselines, with potential applications in rehabilitation robotics to enable personalized recovery strategies for 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».