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World File Search System肌电图
表征脊髓刺激引起的脊柱反射，以恢复截肢较低的人的感觉
脊髓刺激（SCS）是一种现有的临床神经技术，用于通过沿着硬膜外空间中线植入的电极刺激脊髓的背侧柱来治疗慢性疼痛[10]。最近，我们证明，通过植入SC在腰椎硬膜外空间侧面引导，我们可以在降低截肢截肢的人缺失的肢体中引起感觉[9]。SC在脊髓的横向上传递的 SC会激发从本体受体（即原发性和次级肌肉纺锤体和高尔基肌腱传统）和机械感受器（即Aβ皮肤传入）的轴突[11]。 通过刺激这些传入的纤维，SCS参与脊柱反射途径，引起肌肉反应，称为后根肌肉（PRM）反射，可以使用肌电图（EMG）记录[12-14]。 PRM反射是由本体感受性和皮肤传入纤维的多段激活引起的复合反射反应，这些传入纤维在脊柱运动神经元和中间神经元上突触[13,15,16]。SC会激发从本体受体（即原发性和次级肌肉纺锤体和高尔基肌腱传统）和机械感受器（即Aβ皮肤传入）的轴突[11]。通过刺激这些传入的纤维，SCS参与脊柱反射途径，引起肌肉反应，称为后根肌肉（PRM）反射，可以使用肌电图（EMG）记录[12-14]。PRM反射是由本体感受性和皮肤传入纤维的多段激活引起的复合反射反应，这些传入纤维在脊柱运动神经元和中间神经元上突触[13,15,16]。
已发布版本 (APA) 引用：Asif, AR、Waris, A.、Gilani, SO、Jamil, M.、Ashraf, H.、Shafique, M. 和 Niazi, IK (2020)。性能特点
摘要：肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而，它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构，可为离线分析提供高精度 (> 95%)，但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的，但重要的是要注意，所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中，我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势，以研究超参数对每个手势的影响。结果表明，将学习率设置为 0.0001 或 0.001，并进行 80-100 次训练，其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外，我们还观察到，无论网络配置如何，某些动作（握紧手、屈手、伸手和细握）在整个研究过程中表现更好（分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%）。因此，可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升，基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。
emgtfnet：模糊视觉变压器解码上限semg信号识别
摘要 - Myoelectric Control是当今剧本增加的肌电图的一个区域，尤其是在仿生假体的手势识别（HGR）等应用中。今天的重点是使用机器学习以及最近深度学习方法的模式识别。尽管在稀疏的SEMG信号上取得了良好的效果，但后者通常需要大的数据集和培训时间。此外，由于随机SEMG信号的性质，传统模型无法概括为非典型或嘈杂值的样品。在本文中，我们提出了基于视觉变压器（VIT）的建筑的设计，该体系结构具有模糊的神经块（FNB），称为EMGTFNET，以从表面肌电图（SEMG）信号中执行手势识别。所提出的EMGTFNET体系结构可以准确地对各种手势进行分类，而无需任何数据增强技术，传输学习或网络中参数数量的显着增加。使用由49种不同手势的公开ninapro数据库测试了所提出的模型的准确性。实验使用200 ms窗口大小和仅56,793个可训练的参数产生的平均测试准确度为83.57％±3.5％。我们的结果优于没有FNB的VIT，因此表明包括FNB可以提高其性能。我们的提案框架EMGTFNET报告了其实际应用假体控制的重要潜力。索引术语 - 电镜头；深度学习； Ninapro;变压器;模式识别；肌电控制
CP-Research-News-2024-- 7月8.pdf
1。运动学上肢分析在脑瘫患有脑瘫梅利莎·加耶·路易（Melissa Gar Yee Louey），阿德里安·哈维（Adrienne Harvey），埃利斯·帕斯莫（Elyse Passmore），戴维·格雷登（David Grayden），摩根·萨格克斯（Morgan Sangeux）临床生物莫伦临床生物莫伦（Bristol）（Bristol，Avon）的儿童中，比肌肉肌肌肌肌肌肌师法优于肌电图。2024 Jun 17：117：106295。 doi：10.1016/j.clinbiomech.2024.106295。在线印刷前线。背景：经常使用基于观察的临床工具评估脑瘫儿童运动障碍的严重程度。客观测量运动障碍的仪器方法，以提高评估准确性和可靠性。在这里，我们研究了最适合客观地测量脑瘫儿童肌张力障碍严重程度的技术和运动特征。方法：对12名患有脑瘫的参与者进行了前瞻性观察性研究，具有主要运动障碍，痉挛或混合运动障碍/痉挛的运动类型，他们患有上肢上肢参与（平均年龄：12.6岁：12.6岁，范围：6.7-18.2岁范围：6.7-18.2岁）。运动学和肌电图数据。Spearman等级或肌电图特征的相关性是针对肌张力障碍严重程度计算的，该严重程度通过运动障碍障碍量表进行了定量。的发现：与肌电图的特征相比，运动特征的影响更大。运动学测量在上肢任务期间量化了自愿运动的混蛋，而到达组件表现最好（| rs | = 0.78-0.9，p <0.001）。PMID：38954886 2。2024 5月31日; 16（5）：E61404。解释：本研究提供了有关数据类型，运动特征和活动方案的类型，这些方法的方法应着重于客观地测量脑瘫儿童肌张力障碍的严重程度时。全身振动疗法在体重和下肢的体重和非重量位置上的影响对脑瘫儿童的平衡和功能：一项随机对照试验的Syed Ali Hussain，Mohammad-Reza Hadian博士，Zainab Hassan，Zainab Hassan，Azadehhassan，Azadeh Shadmehr，Saeed Mobir，Saeed talebian，Saeeed Talea kiima，Saeeed kiibian skiaa kiya kiya kiya kiya kiya kiya kiya kiya肉质。doi：10.7759/cureus.61404。20124年5月。背景和客观脑瘫（CP）是影响儿童的最普遍的神经系统疾病之一。它的特征是运动控制不良，运动范围（ROM）和平衡差。虽然全身振动疗法（WBVT）已用于治疗这些症状，但其在不同构型中的疗效仍未得到探索。Hence, this study aimed to determine and compare the effects of WBVT applied to either the upper extremities, lower extremities, or both upper and lower extremities in weight-bearing and non-weight-bearing positions on ROM (shoulders, elbows, wrists, hips, knees, and ankle joints), balance, and function in children with spastic hemiplegic CP.方法这项随机临床试验涉及60名偏瘫痉挛性CP儿童5-15岁。随机分组后，所有参与者根据WBVT的上肢，下肢或承重或不重要的位置分为六组相等大小的组。连续四个星期每周进行三次治疗。结果措施是ROM，手持强度，使用我的健身教练（MFT）2.0的平衡定量评分，并定时
通过深度学习实现实时降噪
生物测量通常受到大量非平稳噪声的污染，需要有效的降噪技术。我们提出了一种新的实时深度学习算法，该算法可以自适应地产生与噪声相反的信号，从而发生破坏性干扰。作为概念验证，我们通过使用定制的、灵活的、3D 打印的复合电极降低脑电图中的肌电图噪声来展示该算法的性能。使用此设置，通过消除宽带肌肉噪声，EEG 的信噪比平均提高了 4dB，最高提高了 10dB。这一概念不仅可以自适应地提高 EEG 的信噪比，还可以应用于广泛的生物、工业和消费者应用，例如工业传感或降噪耳机。
应用信号处理
第1章简介1 1.1什么是信号？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2信号分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.1模拟或数字信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.2周期性和十个杂志信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.3确定性和随机信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.2.4真实和复杂的信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.3典型的现实世界生物医学信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.1脑电图（EEG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1.3.2心电图（ECG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 1.3.3电击图（EOG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 1.3.4电视图（ERG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。11 1.3.1脑电图（EEG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.2心电图（ECG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.3电击图（EOG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.4电视图（ERG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.3.5肌电图（EMG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
使用用户友好型、可穿戴的基于 EMG 的神经接口解码偏瘫慢性中风幸存者的手部和手腕运动意图
€ 这些作者的贡献相同。 * 通讯作者：meyerse@battelle.org 摘要：几十年来，假肢和矫形器一直被认为是恢复中风患者手部功能和独立性的潜在手段。然而，75% 的中风幸存者、护理人员和医疗保健专业人员 (HCP) 认为当前的做法还不够，特别指出上肢是需要创新的领域，以开发适用于中风人群的高度可用的假肢/矫形器。控制上肢技术的一种有前途的方法是从表面肌电图 (EMG) 活动中非侵入性地推断运动意图。虽然这种方法在文献中引起了广泛关注，但现有技术通常仅限于研究环境，难以满足所述的用户需求。为了解决这些限制，我们开发了 NeuroLife ® EMG 系统，它由一个可穿戴的前臂套组成，其中嵌入了 150 个电极以及相关的硬件和软件来记录和解码表面肌电图。在这里，我们展示了对 12 种功能性手部、腕部和前臂运动的准确解码，包括来自中风后不同程度慢性损伤的参与者的多种抓握类型，总体准确率为 77.1±5.6%。重要的是，我们展示了以 85.4±6.4% 的准确率解码严重手部损伤患者的 3 种基本运动子集的能力，凸显了其作为辅助技术控制机制的潜力。测试该系统的中风幸存者的反馈表明，袖套的设计满足了各种用户需求，包括舒适、便携和轻便。袖套的外形尺寸使其可以在家中使用，无需专业技术人员，并且可以佩戴数小时而不会感到不适。总而言之，NeuroLife EMG 系统代表了一种平台技术，用于记录和解码高清 EMG，最终以符合用户需求的外形尺寸实时控制辅助设备。
生物医学数据分析的高级信号处理技术
应用于生物医学数据分析的高级信号处理技术的概念。生物医学信号，例如心电图（ECG），肌电图（EMG），脑电图（EEG）和医学成像数据，包含有价值的信息，用于诊断和监测各种生理状况。但是，这些信号通常被噪音和文物损坏，使它们的分析具有挑战性。此外，我们回顾了针对特定生物医学应用的信号处理算法的最新进展，例如心率变异性分析，脑电图信号中的癫痫发作检测以及医学成像中的肿瘤检测。Finally, we highlight future research directions and emerging trends in biomedical signal processing, including the integration of deep learning techniques and wearable sensor technologies for real-time monitoring and personalized healthcare.
用于滤波脑电图的单通道方法...
Queiroz，Carlos Magno Medeiros，1971 - 单通道方法过滤受面部肌电图严重污染的脑电信号 [电子资源] / Carlos Magno Medeiros Queiroz。 - 2022 年。主管：Adriano de Oliveira Andrade。论文（博士） - 乌贝兰迪亚联邦大学，电气工程研究生课程。访问方式：互联网。可从以下网址获取：http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.8032 包括参考书目。包括插图。 1. 电气工程。 I. 安德拉德，阿德里亚诺·德奥利维拉，1975-，（东方）。二.乌贝兰迪亚联邦大学。电气工程研究生课程。三标题。 CDU：621.3 André Carlos Francisco 图书管理员 - CRB-6/3408