MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414079702 · doi:10.1109/jsen.2025.3604696

Investigation of Interelectrode Distance for Surface Recording of Electrical Responses From a Single Motor Unit: A Simulation Study

2025· article· en· W4414079702 sur OpenAlexaff
Babak Afsharipour, William Z. Rymer, Sourav Chandra

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Roughness and Optical Measurements
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNorthwestern University
Mots-clésMotor unitFiberMuscle fibreSIGNAL (programming language)ElectromyographyAmplitudeElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer simulation studies of physiologically informed mathematical models have successfully revealed the dependence of the surface electromyogram (sEMG) on the functional and structural properties of the neuromuscular system. The surface recording of the propagating motor unit action potential (MUAP) is influenced by the montage of the recording electrode placed on the skin during differential sEMG recording. In this context, along with several other topographical factors of the motor units (MU), the appropriate inter-electrode distance (IED) along the directions of the muscle fiber is of vital importance. Here, we have proposed and implemented a physiologically relevant three-dimensional in-silico model of activated muscle fibers associated with a single motor unit to investigate the effect of the IED exclusively under several conditions. Based on the model output, we found the optimal IED (OIED) that records the maximum peak-to-peak (P-P) amplitude of sEMG signals. The OIEDs were found to vary from 6 to 13 mm according to the selected muscle fiber parameters (i.e., fiber length, fiber density, distribution of innervation zone, fiber distribution, fiber alignment etc.). We have reported that the OIED values are positively correlated with fiber depth, while a millimeter increase in MU territory results in 8% reduction of the OIED (p < 0.01). The concentrically distributed fiber density resulted 14% lower (p < 0.05) OIEDs compared to the randomly distributed fibers. Finally, this paper provides a method of IED optimization to potentially improve the EMG signal that may be usefully combined with more complex models in future studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Sensors JournalMême sujetSurface Roughness and Optical MeasurementsTravaux en français237 207