La stima dell’attivazione muscolare è un passo importante nell’analisi dei segnali EMG non solo durante il cammino, ma nell’intero studio elettromiografico. Il segnale EMG rappresenta le differenze di potenziale misurate a cavallo tra gli elettrodi posti in prossimità del muscolo di interesse sulla superficie cutanea. Indubbiamente l’acquisizione del segnale coinvolgerà anche il rumore di fondo, causato ad esempio dal rumore di linea, ma anche il cross-talk con altri segnali, come i biopotenziali generati dalla contrazione di muscoli vicini. La presenza del rumore quindi aumenta le difficoltà nell’individuare con precisione l’attivazione muscolare. Dunque per affrontare questo problema sono stati individuati metodi con l’obiettivo di avvicinarsi sempre più all’on-set reale del muscolo. In particolare sono stati individuati gli approcci più recenti che utilizzano algoritmi iterativi, strumenti aggiornati come le reti neurali e sistemi di deep learning. Queste tecniche innovative, analizzando i risultati dei confronti, hanno apportato in questo studio un livello maggiore di accuratezza rispetto alle tecniche più tradizionali.

Approcci recenti al problema di stima dell'attivazione muscolare durante il cammino

POMPEI, LORENZO
2019/2020

Abstract

La stima dell’attivazione muscolare è un passo importante nell’analisi dei segnali EMG non solo durante il cammino, ma nell’intero studio elettromiografico. Il segnale EMG rappresenta le differenze di potenziale misurate a cavallo tra gli elettrodi posti in prossimità del muscolo di interesse sulla superficie cutanea. Indubbiamente l’acquisizione del segnale coinvolgerà anche il rumore di fondo, causato ad esempio dal rumore di linea, ma anche il cross-talk con altri segnali, come i biopotenziali generati dalla contrazione di muscoli vicini. La presenza del rumore quindi aumenta le difficoltà nell’individuare con precisione l’attivazione muscolare. Dunque per affrontare questo problema sono stati individuati metodi con l’obiettivo di avvicinarsi sempre più all’on-set reale del muscolo. In particolare sono stati individuati gli approcci più recenti che utilizzano algoritmi iterativi, strumenti aggiornati come le reti neurali e sistemi di deep learning. Queste tecniche innovative, analizzando i risultati dei confronti, hanno apportato in questo studio un livello maggiore di accuratezza rispetto alle tecniche più tradizionali.
2019
2020-10-30
Recent approaches to the problem of muscle-activation assessment during walking
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12075/4609