Extracting Muscle Synergy Patterns from EMG Data Using Autoencoders

2016 ◽  
pp. 47-54 ◽  
Author(s):  
Martin Spüler ◽  
Nerea Irastorza-Landa ◽  
Andrea Sarasola-Sanz ◽  
Ander Ramos-Murguialday
Keyword(s):  
Muscle Synergy

MECHANISM OF VARIABILITY REDUCTION IN THE SYSTEM OF SKELETAL MUSCLE MANAGEMENT IN ATHLETES ACCORDING TO THE PRINCIPLE OF FUNCTIONAL SYNERGY FORMATION

2019 ◽  
pp. 95-104
Author(s):  
S.A. Moiseev
Keyword(s):  
Skeletal Muscle ◽  
Skeletal Muscles ◽  
Anterior Part ◽  
Movement Control ◽  
Small Variation ◽  
Deltoid Muscle ◽  
Simultaneous Recording ◽  
Muscle Synergy ◽  
Statistical Parameters ◽  
Left Limb

The question of physiological function variability is of great theoretical interest, since it is a part of the theory of human voluntary movement control. The skeletal muscle control system should probably have a mechanism to reduce or limit the range of its possible variations. Presumably, the organization of the motor system elements according to the principle of muscular synergy is of such a nature. The objective of the work is to study variations and signs of the coordinated bioelectric activity of skeletal muscles in one of the resulting archery phases. Materials and Methods. The study enrolled 5 highly qualified sportsmen (Master of Sport, International Master of Sport). Archers shot 10 series of 3 shots, target distance 18 m, indoors. Simultaneous recording of electrical activity of 12 skeletal muscles of the upper limb girdle and a 3D video sequence was made. The authors analyzed indicators of distribution, descriptive and variation statistics for grouped data. Multiple regression analysis was used to identify signs of consistent muscle activity. Results. Variability magnitudes, characterized by statistical parameters, established for the turn-off-peak characteristics of various muscles, did not have an explicit dependence. Muscles with relatively high scattering parameters in terms of the EMG average amplitude could have a small variation in the average number of EMG turns. The radial flexor of the left hand wrist was a part of muscular synergy in 90 % of cases, the anterior part of the left limb deltoid muscle – in 80 % of cases, the lower and upper beams of the right and left cowl muscle – in 70 % of cases. Other muscles under consideration were their part in less than 60 % of cases. Conclusion. The system of skeletal muscles that are actively involved in the resulting phases of precision movement can be controlled according to the mechanism of functional synergy formation, which probably helps to reduce the range of possible variations in the parameters of muscle electroactivity. Keywords: variability, archery, electromyography, coordination structure, muscle synergy. Вопрос вариативности физиологических функций представляет интерес в теоретическом плане, поскольку является частью теории управления произвольными движениями человека. Система управления скелетными мышцами, вероятно, должна иметь механизм, позволяющий сократить или ограничить диапазон возможных ее вариаций. Таковым, предположительно, является организация элементов моторной системы по принципу мышечных синергий. Цель работы – изучение вариаций и признаков согласованной биоэлектрической активности скелетных мышц в одной из результирующих фаз выстрела из лука. Материалы и методы. В исследованиях приняли участие 5 высококвалифицированных спортсменов (МС, МСМК). Лучники выполняли 10 серий по 3 выстрела с дистанции 18 м в крытом помещении. Производилась синхронная регистрация электрической активности 12 скелетных мышц верхнего плечевого пояса и 3D-видеоряда. Анализировались показатели распределения, описательной и вариационной статистики для сгруппированных данных. Для выявления признаков согласованной активности мышц применялся множественный регрессионный анализ. Результаты. Величины вариативности, характеризуемые статистическими параметрами, установленные для турн-аплитудных характеристик различных мышц, не имели явной зависимости. Мышцы, имеющие относительно высокие параметры разброса значений по показателю средней амплитуды ЭМГ, могли иметь небольшую вариативность среднего числа турнов ЭМГ. Лучевой сгибатель кисти левой руки являлся частью мышечной синергии в 90 % случаев, передняя часть дельтовидной мышцы левой конечности – в 80 %, нижние и верхние пучки трапециевидной мышцы правой и левой сторон – в 70 %. Другие исследуемые мышцы являлись их частью в менее чем 60 % случаев. Выводы. Управление системой скелетных мышц, принимающих активное участие в реализации одной из результирующих фаз точностного движения, может осуществляться по механизму образования функциональных синергий, что, вероятно, способствует снижению диапазона возможных вариаций параметров электроактивности мышц. Ключевые слова: вариативность, стрельба из лука, электромиография, координационная структура, мышечные синергии.

Effect of Assist Robot on Muscle Synergy during Sit-to-Stand Movement

2021 ◽  
Author(s):  
Tianyi Wang ◽  
Shima Okada ◽  
An Guo ◽  
Masaaki Makikawa ◽  
Naruhiro Shiozawa
Keyword(s):  
Muscle Synergy ◽  
Sit To Stand

scholarly journals The number and choice of muscles impact the results of muscle synergy analyses

2013 ◽  
Vol 7 ◽  
Author(s):  
Katherine M. Steele ◽  
Matthew C. Tresch ◽  
Eric J. Perreault
Keyword(s):  
Muscle Synergy

scholarly journals A muscle synergies-based movements detection approach for recognition of the wrist movements

2020 ◽  
Vol 2020 (1) ◽  
Author(s):  
Aida Masoumdoost ◽  
Reza Saadatyar ◽  
Hamid Reza Kobravi
Keyword(s):  
Decision Fusion ◽  
Classification Performance ◽  
Muscle Synergy ◽  
Fusion Algorithm ◽  
Main Research ◽  
Main Challenge ◽  
Detection Approach ◽  
Average Accuracy ◽  
Bayesian Fuzzy Clustering ◽  
Research Challenge

Abstract Myoelectric signals are regarded as the control signal for prosthetic limbs. But, the main research challenge is reliable and repeatable movement detection using electromyography. In this study, the analysis of the muscle synergy pattern has been considered as a key idea to cope with this main challenge. The main objective of this research was to provide an analytical tool to recognize six wrist movements through electromyography (EMG) based on analysis of the muscle synergy patterns. In order to design such a system‚ the synergy patterns of the wrist muscles have been extracted and utilized to identify wrist movements. Also, different decision fusion algorithms were used to increase the reliability of the synergy pattern classification. The classification performance was evaluated while no data subject was enrolled. In terms of the achieved performance, using a multi-layer perceptron (MLP) neural network as the fusion algorithm turned out to be the best combination. The classification average accuracy, obtained in an offline manner, was about 99.78 ± 0.45%. While the classification average cross-validation accuracy, obtained in an offline manner, using Bayesian fusion, and Bayesian fuzzy clustering (BFC) fusion algorithm were 99.33 ± 0.80% and 96.43 ± 1.08%, respectively.

Adopting a Tensor-Type Muscle Synergy to an Upper Arm Gym-Workout Analysis

2021 ◽  
Vol 31 (4) ◽  
pp. 346-353
Author(s):  
Janghyeon Kim ◽  
Ji-Hyeon Yoo ◽  
Dae Han Sim ◽  
Han Ul Yoon
Keyword(s):  
Muscle Synergy ◽  
Upper Arm

scholarly journals Muscle Synergy Analysis of a Hand-Grasp Dataset: A Limited Subset of Motor Modules May Underlie a Large Variety of Grasps

2018 ◽  
Vol 12 ◽  
Author(s):  
Alessandro Scano ◽  
Andrea Chiavenna ◽  
Lorenzo Molinari Tosatti ◽  
Henning Müller ◽  
Manfredo Atzori
Keyword(s):  
Muscle Synergy ◽  
Hand Grasp
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document