Flera nya studier har använt matris factorization algoritmer för att bedöma hypotesen att beteenden kan produceras genom kombinationen av ett litet antal muskelsynergier. Även om de i allmänhet instämmer i sina grundläggande slutsatser, har dessa studier använt en rad olika algoritmer, vilket gör det svårt att tolka och integrera dem. Vi jämförde därför dessa olika algoritmers prestanda på både simulerade och experimentella datamängder. Vi fokuserade på förmågan hos dessa algoritmer att identifiera den uppsättning synergier som ligger till grund för en datauppsättning. Alla datamängder bestod av icke-negativa värden som återspeglade icke-negativa data från muskelaktiveringsmönster. Vi fann att prestandan hos huvudkomponentanalys (PCA) i allmänhet var lägre än hos de andra algoritmerna för att identifiera muskelsynergier. Faktoranalys med varimax rotation (FA) var bättre än PCA, och var i allmänhet på samma nivåer som ICA och NMF. Oberoende komponentanalys (ICA) utfördes mycket bra på datamängder korrumperade av konstant varians Gaussian buller, men var nedsatt på datamängder med signalberoende buller och när synergi aktiveringskoefficienter korrelerade. Icke-negativ matris factorization (NMF) utförs på samma sätt som ICA och FA på datamängder med signalberoende buller och var i allmänhet robust över datamängder. De bästa algoritmerna var ICA som tillämpades på den subrymd som definierades av PCA (ICAPCA) och en version av probabilistisk ICA med icke-negativitetsbegränsningar (piCA). Vi utvärderade också några allmänt använda kriterier för att identifiera antalet synergier som ligger till grund för en datauppsättning, och fann att endast sannolikhetskvoter baserade på faktoranalys identifierade det korrekta antalet synergier för datamängder med signalberoende buller i vissa fall. Sedan föreslog vi ett ad hoc-förfarande där man fann att man kunde identifiera det korrekta antalet i ett större antal fall. Slutligen tillämpade vi dessa metoder på en experimentellt erhållna datauppsättning. De bäst presterande algoritmerna (FA, ICA, NMF, ICAPCA, pica) identifierade synergier som mycket liknar varandra. Baserat på dessa resultat diskuterar vi riktlinjer för användning av faktoriseringsalgoritmer för att analysera muskelaktiveringsmönster. Mer allmänt, förmågan hos flera algoritmer att identifiera de korrekta muskelsynergier och aktiveringskoefficienter i simulerade data, kombinerat med deras konsekvens när de tillämpas på fysiologiska datamängder, tyder på att de muskelsynergier som hittas av en viss algoritm inte är en artefakt av den algoritmen, men återspeglar grundläggande aspekter av organisationen av muskelaktiveringsmönster underliggande beteenden.
I REF utvärderades olika matrisfaktoriseringsalgoritmer såsom Principal Component Analysis (PCA), Factor Analysis (FA), Independent Component Analysis (ICA) och Non-negative Matrix Factorization (NMF) på EMG inspelning.
Matrix factorization algorithms for the identification of muscle synergies : evaluation on simulated and experimental data sets
{'venue': 'Journal of neurophysiology', 'journal': 'Journal of neurophysiology', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}