Методи автоматичної класифікації феноменів спонтанної ЕМГ

Abstract

Проблема накладення сигналів один на одного – метод практично не здатний обробляти сигнали, що накладаються, оскільки результуюча форма не відповідає жодному окремому шаблону. Через ці обмеження, у сучасних комерційних системах метод порівняння замінюється більш гнучкими методами на основі машинного навчання, які оперують не цілою формою сигналу, а набором його числових ознак (амплітуда, тривалість, кількість фаз, похідна тощо). З метою апробації використання методів машинного навчання для розпізнавання спонтанних феноменів, було реалізовано метод для сегментації М-відповіді. На відгуках було ефективно виділено передсигнальну позитивність та премоторний потенціал, що є не бажаним артефактом під час запису М-відповіді. Таким чином використання нейромереж для виконання поставленої задачі є надзвичайно перспективним.