利用AR模型参数和BP神经网络辨识损伤神经的针电极肌电信号

在临床中,通过观察异常募集的肌电信号可以用来判断肌神经的损伤程度。异常募集的主要特征值包括MUP的幅度、时限、发放频率、单位时间的转折数等。本文作者提出了一种对前臂肌神经损伤肌肉的针电极肌电信号建立AR模型,提取AR系数并通过BP神经网络判别肌神经损伤的方法。通过实验证明,这种方法判别准确度高、速度快,在计算机辅助诊疗肌神经损伤中有着良好的应用前景。

基于模糊识别理论的针电极肌电信号的辨识

针对针电极肌电信号的不确定性 ,提出了一种利用模糊识别理论辨识针电极肌电信号的方法 ,对前臂异常募集时的针电极肌电信号进行辨识 ,给出了模糊识别所需的特征量 ,隶属度函数和特征关系矩阵。与选取相同特征值和样本数量的贝叶斯分类器的对比实验表明 ,这种方法所需样本少 。