論文の概要: MSEMG: Surface Electromyography Denoising with a Mamba-based Efficient Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18902v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 04:25:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:43.458301
• Title: MSEMG: Surface Electromyography Denoising with a Mamba-based Efficient Network
• Title（参考訳）: MSEMG:Mamba-based Efficient Networkを用いた表面筋電図
• Authors: Yu-Tung Liu, Kuan-Chen Wang, Rong Chao, Sabato Marco Siniscalchi, Ping-Cheng Yeh, Yu Tsao,
• Abstract要約: 表面筋電図(sEMG)記録は、監視された筋肉が心臓に閉じているときに心電図(ECG)信号によって汚染される。 我々は,Mamba State Space Modelと畳み込みニューラルネットワークを統合し,軽量なsEMG復調モデルとして機能する新しいシステムであるMSEMGを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.596126531908908
• License:
• Abstract: Surface electromyography (sEMG) recordings can be contaminated by electrocardiogram (ECG) signals when the monitored muscle is closed to the heart. Traditional signal-processing-based approaches, such as high-pass filtering and template subtraction, have been used to remove ECG interference but are often limited in their effectiveness. Recently, neural-network-based methods have shown greater promise for sEMG denoising, but they still struggle to balance both efficiency and effectiveness. In this study, we introduce MSEMG, a novel system that integrates the Mamba State Space Model with a convolutional neural network to serve as a lightweight sEMG denoising model. We evaluated MSEMG using sEMG data from the Non-Invasive Adaptive Prosthetics database and ECG signals from the MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database. The results show that MSEMG outperforms existing methods, generating higher-quality sEMG signals with fewer parameters. The source code for MSEMG is available at https://github.com/tonyliu0910/MSEMG.
• Abstract（参考訳）: 表面筋電図(sEMG)記録は、監視された筋肉が心臓に閉じているときに心電図(ECG)信号によって汚染される。 従来の信号処理に基づくアプローチ、例えばハイパスフィルタリングやテンプレートサブトラクションは、ECGの干渉を取り除くために使われてきたが、その効果は限られている。 近年、ニューラルネットワークベースの手法は、sEMGのデノナイズにより大きな可能性を示しているが、効率と効率の両立に苦慮している。 本研究では,マンバ状態空間モデルと畳み込みニューラルネットワークを統合し,軽量なsEMGデノナイジングモデルとして機能する新しいシステムであるMSEMGを紹介する。 非侵襲適応補綴データベースのsEMGデータとMIT-BIH正規洞リズムデータベースのECG信号を用いてMSEMGを評価した。 その結果、MSEMGは既存の手法よりも優れており、より少ないパラメータで高品質なsEMG信号を生成することがわかった。 MSEMGのソースコードはhttps://github.com/tonyliu0910/MSEMGで入手できる。

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