Sökning: onr:"swepub:oai:research.chalmers.se:8d6a6be3-8903-42c8-acdc-92f0dfa19cf2" >
Deep learning for r...
-
Clarke, Alexander KennethImperial College of Science, Technology and Medicine
(författare)
Deep learning for robust decomposition of high-density surface EMG signals
- Artikel/kapitelEngelska2021
Förlag, utgivningsår, omfång ...
Nummerbeteckningar
-
LIBRIS-ID:oai:research.chalmers.se:8d6a6be3-8903-42c8-acdc-92f0dfa19cf2
-
https://doi.org/10.1109/TBME.2020.3006508DOI
-
https://research.chalmers.se/publication/522168URI
Kompletterande språkuppgifter
-
Språk:engelska
-
Sammanfattning på:engelska
Ingår i deldatabas
Klassifikation
-
Ämneskategori:art swepub-publicationtype
-
Ämneskategori:ref swepub-contenttype
Anmärkningar
-
Blind source separation (BSS) algorithms, such as gradient convolution kernel compensation (gCKC), can efficiently and accurately decompose high-density surface electromyography (HD-sEMG) signals into constituent motor unit (MU) action potential trains. Once the separation matrix is blindly estimated on a signal interval, it is also possible to apply the same matrix to subsequent signal segments. Nonetheless, the trained separation matrices are sub-optimal in noisy conditions and require that incoming data undergo computationally expensive whitening. One unexplored alternative is to instead use the paired HD-sEMG signal and BSS output to train a model to predict MU activations within a supervised learning framework. A gated recurrent unit (GRU) network was trained to decompose both simulated and experimental unwhitened HD-sEMG signal using the output of the gCKC algorithm. The results on the experimental data were validated by comparison with the decomposition of concurrently recorded intramuscular EMG signals. The GRU network outperformed gCKC at low signal-to-noise ratios, proving superior performance in generalising to new data. Using 12 seconds of experimental data per recording, the GRU performed similarly to gCKC, at rates of agreement of 92.5% (84.5%-97.5%) and 94.9% (88.8%-100.0%) respectively for GRU and gCKC against matched intramuscular sources.
Ämnesord och genrebeteckningar
Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)
-
Atashzar, S. FarokhNew York University
(författare)
-
Vecchio, Alessandro DelImperial College of Science, Technology and Medicine
(författare)
-
Barsakcioglu, DerenImperial College of Science, Technology and Medicine
(författare)
-
Muceli, Silvia,1981Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology(Swepub:cth)muceli
(författare)
-
Bentley, PaulImperial College of Science, Technology and Medicine
(författare)
-
Urh, FilipUniverza v Mariboru,University of Maribor
(författare)
-
Holobar, AlesUniverza v Mariboru,University of Maribor
(författare)
-
Farina, DarioImperial College of Science, Technology and Medicine
(författare)
-
Imperial College of Science, Technology and MedicineNew York University
(creator_code:org_t)
Sammanhörande titlar
-
Ingår i:IEEE Transactions on Biomedical Engineering68:2, s. 526-5340018-92941558-2531
Internetlänk
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Clarke, Alexande ...
-
Atashzar, S. Far ...
-
Vecchio, Alessan ...
-
Barsakcioglu, De ...
-
Muceli, Silvia, ...
-
Bentley, Paul
-
visa fler...
-
Urh, Filip
-
Holobar, Ales
-
Farina, Dario
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
-
TEKNIK OCH TEKNO ...
-
och Medicinteknik
-
och Annan medicintek ...
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Data och informa ...
-
och Bioinformatik
-
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
-
TEKNIK OCH TEKNO ...
-
och Elektroteknik oc ...
-
och Signalbehandling
- Artiklar i publikationen
-
IEEE Transaction ...
- Av lärosätet
-
Chalmers tekniska högskola