論文の概要: A Non-Intrusive Neural Quality Assessment Model for Surface Electromyography Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05482v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 08:23:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 15:52:13.865562
• Title: A Non-Intrusive Neural Quality Assessment Model for Surface Electromyography Signals
• Title（参考訳）: 表面筋電図信号に対する非侵入的神経質評価モデル
• Authors: Cho-Yuan Lee, Kuan-Chen Wang, Kai-Chun Liu, Xugang Lu, Ping-Chen Yeh, and Yu Tsao
• Abstract要約: 本研究では,SEMG信号のSNRを予測する新しい非侵入モデルQASE-netを提案する。 実験フレームワークは,2つのオープンアクセスデータベースから実世界のsEMGとECGデータを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.341925560817042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In practical scenarios involving the measurement of surface electromyography (sEMG) in muscles, particularly those areas near the heart, one of the primary sources of contamination is the presence of electrocardiogram (ECG) signals. To assess the quality of real-world sEMG data more effectively, this study proposes QASE-net, a new non-intrusive model that predicts the SNR of sEMG signals. QASE-net combines CNN-BLSTM with attention mechanisms and follows an end-to-end training strategy. Our experimental framework utilizes real-world sEMG and ECG data from two open-access databases, the Non-Invasive Adaptive Prosthetics Database and the MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database, respectively. The experimental results demonstrate the superiority of QASE-net over the previous assessment model, exhibiting significantly reduced prediction errors and notably higher linear correlations with the ground truth. These findings show the potential of QASE-net to substantially enhance the reliability and precision of sEMG quality assessment in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 筋、特に心臓近くの領域における表面筋電図(sEMG)の測定を含む現実的なシナリオにおいて、汚染の主な原因の1つは心電図(ECG)信号の存在である。 本研究では,実世界のSEMGデータの品質をより効果的に評価するために,SEMG信号のSNRを予測する新しい非侵入モデルQASE-netを提案する。 QASE-netはCNN-BLSTMとアテンションメカニズムを組み合わせて、エンドツーエンドのトレーニング戦略に従う。 実験フレームワークは,2つのオープンアクセスデータベースであるNon-Invasive Adaptive Prosthetics DatabaseとMIT-BIH Normal Sinus Rhythm Databaseから,実世界のsEMGとECGデータを利用する。 実験の結果, 従来の評価モデルよりもQASE-netの方が優れており, 予測誤差が著しく減少し, 地中真実との線形相関が顕著であった。 これらの結果から,QASE-netがSEMG品質評価の信頼性と精度を大幅に向上させる可能性が示唆された。

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