0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Goniometry and Electromyography Data Analysis for Knee Health Diagnosis using Machine Learning
Authors :
Mohammad-Reza Sayyed Noorani
1
Zahra Mahmoudi Anzabi
2
Sara Sharifi
3
1- University of Tabriz
2- University of Tabriz
3- University of Tabriz
Keywords :
Knee Health Diagnosis،Machine Learning،Feature Extraction،Goniometry،Surface Electromyography
Abstract :
In this study, we employed the Sánchez dataset [1] comprising synchronized knee goniometric measurements and surface electromyography (sEMG) recordings from major knee flexor and extensor muscles to develop a machine learning-based classification system for knee joint health assessment. The dataset included biomechanical data from 11 healthy controls and 11 participants with diagnosed knee pathologies. Our analysis focused only on the data collected during walking trials. Accordingly, training data prepared through kinematic monitoring of knee joint angles and subsequent segmentation of complete gait cycles - from initial heel-strike through terminal swing phase. Thus, we compiled 48 datasets from healthy controls and 173 datasets from participants with knee abnormalities. Each dataset included synchronized sEMG signals from four major muscles (rectus femoris, biceps femoris long head, vastus medialis, and semitendinosus) along with knee goniometry data, all of them were captured through complete gait cycles. Here, various combinations of statistical, temporal, and wavelet features using SVM, LDA, and KNN classifiers for knee health assessment were evaluated. Goniometric data alone achieved the best index with 97.7% accuracy (LDA/SVM models) when incorporating at least one feature from each type. For sEMG signal combinations, optimal performance (93.8% accuracy with LDA) was obtained using solely semitendinosus muscle data with complete feature sets. Comparative analysis revealed wavelet features as the least effective individually, while combined feature sets consistently yielded superior results. The sEMG signals from other individual muscles or their various combinations, regardless of feature selection approach, consistently demonstrated inferior classification performance.
Papers List
List of archived papers
بررسی ارتباط بین کیفیت حسابرسی و عدم شفافیت اطلاعات با هزینه سرمایه
سمیه فرهادی - محمد رستمی
Curcumin-Loaded Carboxymethyl Cellulose/Polyvinyl Alcohol Smart Wound Dressing: A Biosensor Approach for pH-Responsive Monitoring and Healing
Saeid Orangi - Soodabeh Davaran
استراتژی رفتارگرایانه مدیریتی: چگونگی کنار آمدن با زمینه های آشفته و نامطمئن
رعنا شهدآور - صبا کبیرخو - سیما غفاری
Classification of Excitatory and Inhibitory Neurons in Animal Data Using Machine Learning and CNN Models
Mahdi Mollaei - Amirhossein Mashghdoust - Ali Khadem
نقش مشوق های مالی به عنوان تعدلیگر در رابطه بین هنجارهای ذهنی و رفتارهای حافظ محیط زیست در بین دانشجویان تحصیلات تکمیلی دانشگاه آزاد تبریز
سجاد محبی - اکبر علیزاده - مجید پابرجای زنجانی
پلی از شبیهسازی به عمل: انقلاب بومی هوش مصنوعی در آموزش ایران
مهتاب کرمیانی - سیران معروفی
اصول سرمایه گذاری پایدار در شهرداری ها
بهرام مظفر
بررسی تاثیر مسئولیت اجتماعی شرکت بر تصویر برند و تبلیغات دهان به دهان مصرف کننده با میانجی گری اعتماد به برند (مطالعه موردی: مصرف کنندگان برند اپل در تهران)
رویا آل عمران - کیمیا صالحی
تأثیر تنوع در ترکیب اعضای هیئت مدیره بر کارایی سرمایه گذاری
محسن بزرگی
تحلیل بیومکانیکی موقعیت بهینه زاویه چرخش استابولوم پس از جراحی پریاستابولار استئوتومی گنز با مدلسازی سهبعدی و تحلیل المان محدود
سامرند نانوازاده - سروش مداح - سید محمود مدرسی
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2