Use of surface electromyography integrated with inertial sensors (accelerometers) in the study of the gait cycle in dogs
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo deste estudo foi investigar a aplicabilidade da análise combinada de EMGs e acelerômetro na análise do ciclo da locomoção em cães. Estes sinais foram obtidos a partir do músculo bíceps femoral, de cães saudáveis das raças Labrador retriever e Golden retriever, durante o caminhar em velocidade controlada. Após o processamento do sinal, foi utilizado um filtro Butterworth passa-baixa de segunda ordem com frequência de corte de 6 Hz para o sinal de eletromiografia e um filtro passa-banda de com frequência de corte de 1Hz a 6Hz para o sinal do acelerômetro. O algoritmo foi aplicado também para determinar um valor limite para as fases do ciclo da locomoção. Em seguida, foram determinadas as correlações entre os sinais de ambos os transdutores. Dados relativos à atividade muscular percentual, tempo de apoio e balanço durante o ciclo da locomoção em cães saudáveis foram gerados após o processamento do sinal e diagramas de fase para comprovação dos pontos de corte. Foi possível concluir que a integração da análise de EMGs com sensores inerciais é uma ferramenta eficaz para a identificação com precisão de perfis estruturais de atividade muscular e a dinâmica de movimento durante o ciclo da locomoção em cães. O processamento dos sinais de EMGs e acelerômetro com filtros adequados e a utilização de um algoritmo para identificar as fases do ciclo da locomoção permitiram obter uma visão mais detalhada e precisa da atividade muscular do músculo bíceps femoral durante a locomoção. A análise combinada dos sensores foi eficaz em identificar as correlações entre as atividades musculares e as fases do ciclo de passada, e identificar validade dos ciclos para estudo, o que pode ser valioso na identificação de doenças musculoesqueléticas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».