論文の概要: Deep Muscle EMG construction using A Physics-Integrated Deep Learning approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05201v1
- Date: Fri, 07 Mar 2025 07:46:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-10 19:13:14.912561
- Title: Deep Muscle EMG construction using A Physics-Integrated Deep Learning approach
- Title（参考訳）: 物理集積型深層学習を用いた深部筋筋電図構築
- Authors: Rajnish Kumar, Tapas Tripura, Souvik Chakraborty, Sitikantha Roy,
- Abstract要約: 物理インフォームドとデータ駆動型ディープラーニングを統合したハイブリッドディープラーニングアルゴリズム,すなわちニューラル筋骨格モデル(NMM)を提案する。
データ駆動モデリングは、欠落したEMG信号を予測するのに使用されるが、物理に基づくモデリングは、対象固有の情報を予測にエングレーブする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Electromyography (EMG)--based computational musculoskeletal modeling is a non-invasive method for studying musculotendon function, human movement, and neuromuscular control, providing estimates of internal variables like muscle forces and joint torques. However, EMG signals from deeper muscles are often challenging to measure by placing the surface EMG electrodes and unfeasible to measure directly using invasive methods. The restriction to the access of EMG data from deeper muscles poses a considerable obstacle to the broad adoption of EMG-driven modeling techniques. A strategic alternative is to use an estimation algorithm to approximate the missing EMG signals from deeper muscle. A similar strategy is used in physics-informed deep learning, where the features of physical systems are learned without labeled data. In this work, we propose a hybrid deep learning algorithm, namely the neural musculoskeletal model (NMM), that integrates physics-informed and data-driven deep learning to approximate the EMG signals from the deeper muscles. While data-driven modeling is used to predict the missing EMG signals, physics-based modeling engraves the subject-specific information into the predictions. Experimental verifications on five test subjects are carried out to investigate the performance of the proposed hybrid framework. The proposed NMM is validated against the joint torque computed from 'OpenSim' software. The predicted deep EMG signals are also compared against the state-of-the-art muscle synergy extrapolation (MSE) approach, where the proposed NMM completely outperforms the existing MSE framework by a significant margin.
- Abstract（参考訳）: 筋電図に基づく筋骨格モデリング(EMG)は筋腱機能、人間の運動、神経筋制御を研究する非侵襲的手法であり、筋力や関節トルクなどの内部変数を推定する。
しかし、深部筋からのEMG信号は、表面EMG電極を配置することで測定することがしばしば困難であり、侵襲的な方法で直接測定することは不可能である。
筋深部からのEMGデータへのアクセスの制限は、EMG駆動モデリング技術の普及にかなりの障害をもたらす。
戦略的な代替手段は、深い筋肉から行方不明の筋電図信号を近似するために推定アルゴリズムを使用することである。
同様の戦略は物理インフォームド・ディープ・ラーニング(英語版)において使われ、物理系の特徴はラベル付きデータなしで学習される。
本研究では,脳神経筋骨格モデル(NMM)を用いて,深部筋からのEMG信号を近似するために,物理情報とデータ駆動深部学習を統合したハイブリッドディープラーニングアルゴリズムを提案する。
データ駆動モデリングは、欠落したEMG信号を予測するのに使用されるが、物理に基づくモデリングは、対象固有の情報を予測にエングレーブする。
提案したハイブリッドフレームワークの性能評価のために,5つの被験者の実験的検討を行った。
提案したNMMは,OpenSimソフトウェアから計算したジョイントトルクに対して検証される。
予測された深部筋電図信号は、最先端の筋シナジー補間法(MSE)アプローチと比較され、提案したNMMは既存のMSEフレームワークを著しく上回っている。
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