EMG 信号分解与分析以辅助神经肌肉疾病诊断
机器人学
2021-10-01 v1
摘要
针极检测中的肌电图（EMG）是神经肌电图（ENMG）的步骤之一，后者是神经科常用检查。通过将针插入肌肉并研究用力时的收缩，EMG 可提供关于个体神经肌肉系统功能的极有用信息，但其解读仍较为复杂。本工作的目标是参与设计与评估一款软件，该软件可对疑似神经肌肉疾病患者的 EMG 波形进行自动分析，依据记录波形将诊断导向神经源性或肌源性过程。该软件采用基于马尔可夫模型的信号分解方法，依据 EMG 所得运动单位电位进行分析，随后对波形进行分类。据此对 9 名患者的波形基于神经科医生的临床解读进行了分析与分类，从而启动了一个“machine learning”过程。该软件随后将面对新的波形，以对照一名具有 EMG 分析经验的医师进行测试。
引用
@article{arxiv.2109.14922,
title = {D{\'e}composition et analyse de trac{\'e}s EMG pour aider au diagnostic des maladies neuromusculaires},
author = {Arthur Bureau and Jean-Maxime Le Carpentier and Eric Le Carpentier and Yannick Aoustin and Yann Péréon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.14922},
year = {2021}
}
备注
in French