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NinaPro
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新的神经网络框架Prism-SQA增强了sEMG信号质量评估
研究人员开发了Prism-SQA，这是一种旨在改进表面肌电图（sEMG）信号质量评估的新型神经网络框架。与现有的黑盒方法不同，Prism-SQA通过将信号分解为干净的sEMG分量和五个特定的污染物分量来提供可解释性。这使得临床医生能够理解每种污染物的影响，并在不重新训练模型的情况下调整质量标准。在公共数据集上的评估表明，Prism-SQA在提供关键的透明度和可适应性以满足临床应用需求的同时，也取得了具有竞争力的性能。
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新型Transformer模型增强假肢手势识别
研究人员开发了EMG-CrossFormer，一种新颖的混合卷积-Transformer模型，旨在改进用于假肢控制的手势识别。这种新架构有效地整合了来自多模态生理信号的局部和全局特征，解决了当前深度学习模型在处理更大手势集和单模态数据时遇到的局限性。在NinaPro数据集上进行测试时，EMG-CrossFormer实现了显著的准确性提升，尤其是在结合表面肌电图（sEMG）和惯性信号时。