En funktionsextraktion baserad på diskret cosinustransform (DCT) av elektromyografi (EMG) signaler föreslås för klassificering av normal händelse och en neuromuskulär sjukdom, nämligen amyotrofisk lateral skleros. I stället för att använda DCT direkt på EMG-data, används det på motorenhetens actionpotentialer (MUAPs) som extraheras från EMG-signalen via en mall matchningsbaserad nedbrytningsteknik. Till skillnad från konventionella MUAP-baserade metoder väljs endast en MUAP med maximalt dynamiskt intervall för DCT-baserad funktionsextraktion. Storleks- och frekvensvärden för några högenergi DCT koefficienter som motsvarar den valda MUAP används som den önskade funktionen som inte bara minskar beräkningsbördan, men också erbjuder bättre funktionskvalitet med hög inomklass kompaktitet och mellanklass separation. Vid klassificeringen används kvartersklassificeringen K-nearest. Omfattande analys utförs på klinisk EMG-databas och det visar sig att den föreslagna metoden ger en mycket tillfredsställande prestanda när det gäller specificitet, känslighet och övergripande klassificeringsnoggrannhet.
Doulah m.fl. I Ref föreslogs ett system för extrahering på grundval av vissa statistiska egenskaper hos DWT-koefficienterna för dominerande MUAP.
DCT domain feature extraction scheme based on motor unit action potential of EMG signal for neuromuscular disease classification.
{'venue': 'Healthcare technology letters', 'journal': 'Healthcare technology letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}