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J-GLOBAL ID：201802212410831749   整理番号：18A2060528

ヒト第一背側骨筋における自動表面EMG分解のための進行性Fastica剥離の2源検証【JST・京大機械翻訳】

Two-Source Validation of Progressive FastICA Peel-Off for Automatic Surface EMG Decomposition in Human First Dorsal Interosseous Muscle

著者 (12件)： Chen Maoqi (Biomedical Engineering Program, University of Science and Technology of China, Hefei, P. R. China) ,  Chen Maoqi (Guangdong Work Injury Rehabilitation Center, Guangzhou, P. R. China) ,  Chen Maoqi (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Texas Health Science Center, Houston, USA) ,  Chen Maoqi (TIRR Memorial Hermann Hospital, Houston, USA) ,  Zhang Xu (Biomedical Engineering Program, University of Science and Technology of China, Hefei, P. R. China) ,  Lu Zhiyuan (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Texas Health Science Center, Houston, USA) ,  Lu Zhiyuan (TIRR Memorial Hermann Hospital, Houston, USA) ,  Li Xiaoyan (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Texas Health Science Center, Houston, USA) ,  Li Xiaoyan (TIRR Memorial Hermann Hospital, Houston, USA) ,  Zhou Ping (Guangdong Work Injury Rehabilitation Center, Guangzhou, P. R. China) ,  Zhou Ping (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Texas Health Science Center, Houston, USA) ,  Zhou Ping (TIRR Memorial Hermann Hospital, Houston, USA)
資料名： International Journal of Neural Systems  (International Journal of Neural Systems)
巻： 28  号： 9  ページ： 1850019  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0880A  ISSN： 0129-0657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,実験的電極アレイSEMG信号の自動分解のために,新しい高密度表面筋電図(SEMG)分解法,すなわち自動進行性FastICA剥離(APFP)の精度を評価することを目的とした。臨床的EMG検査に一般的に適用されているプロトコルを用いて,ヒト第一背側骨間(FDI)筋肉からの同時同心針EMGと電極アレイSEMG記録により,2ソース法を行った。電極アレイSEMGはAPFPにより自動的に分解されたが,運動単位活動電位(MUAP)列も同心針EMGから独立に同定された。EMG信号の2つの異なるカテゴリーから分解された通常の運動単位(MU)放電タイミングの一致度を評価した。合計861および217MUを,それぞれ,同時高密度SEMGおよび同心針EMG記録の114試行から同定した。それらの中で,168の共通(MUs)が,放電タイミングに対する[数式:原文を参照]の高い平均マッチング率で見出された。本研究の結果は,APFPが,臨床的EMG検査に対するプロトコル類似体を用いて,低収縮レベルの間,ヒトFDI筋肉から記録された高密度SEMGシグナルにおいて,少なくともMUsのサブセットを確実に分解できることを示した。Copyright 2018 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似物質 ,  放電 ,  活動電位 ,  分割法 ,  部分集合 ,  *ヒト ,  マッチング
準シソーラス用語： 表面筋電図 ,  高密度 ,  電極アレイ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 表面筋電図 ,  自動分解 ,  進行性Fasticaの剥離 ,  2源検証

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヒト ,  EMG ,  分解 ,  FastICA ,  検証