SEMG信号雑音除去のためのウェーブレット解析に基づく再構成【JST・京大機械翻訳】

Strazza Annachiara; Verdini Federica; Mengarelli Alessandro; Cardarelli Stefano; Tigrini Andrea; Fioretti Sandro; Di Nardo Francesco

文献

J-GLOBAL ID：201902268827234125 整理番号：19A2422115

SEMG信号雑音除去のためのウェーブレット解析に基づく再構成【JST・京大機械翻訳】

Wavelet Analysis-Based Reconstruction for sEMG Signal Denoising

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資料名：
巻： 76 ページ： 245-252 発行年： 2020年
JST資料番号： W5069A ISSN： 1680-0737 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

表面筋電図(sEMG)記録は,筋肉の電気活動の客観的定量化を可能にする,安全で,容易で,非侵襲的な方法を提供する。sEMGの分析は筋肉障害の評価において重要な診断的役割を果たす。典型的に,sEMGは,エレクトロニクスにおいて,そして外部ソースにおいて,皮膚-電極界面に起因する様々な雑音またはアーチファクトによって汚染された非定常信号である。したがって,適切なフィルタリング手順は,主なsEMG特徴を抽出するために,臨床的に使用可能なsEMGを作るために適用されなければならない。最近の文献において,最良の実行雑音除去法の中で,ウェーブレット変換(WT)雑音除去が提案されている。特に,本研究の目的は,WT多重レベル分解解析に基づく新しい雑音除去法を提案することである。この目的のために,Daubechies母ウェーブレット(4次,9レベルの分解)を,5つの実際のsEMG追跡に適用した。前(TA)と腓腹筋(GL)信号を考慮した。この方法はsEMG再構成と雑音除去のための新しい閾値化ルールの選択に焦点を合わせる。この方法の性能を,Root平均二乗誤差(RMSE)の観点から,ソフト閾値雑音除去技術(ST)に対して計算した。WTマルチレベルノイズ除去技術の適用後,信号対雑音比(SNR)は有意に増加した(TA:14.5±6.9対19.5±7.1;GL:14.0±5.4対18.7±6.3)。さらに,WTマルチレベルノイズ除去技術はSTよりも低い分散を示した(TA:0.8対1.2;GL:0.9対1.1に対するRMSE)。sEMG信号遅延は導入されなかった。このように,この方法はsEMG雑音除去のための新規で効率的なツールであり,sEMG活性化オフセットオフセットの検出を容易にすることができた。Copyright 2020 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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生体計測

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