Knee functional state classification using surface electromyographic and goniometric signals by means artificial neural networks

Knee functional state classification using surface electromyographic and goniometric signals by means artificial neural networks

En este artc̕ulo se propone una metodologa̕ para un sistema de apoyo a la decisin̤ de diagns̤tico mďico para evaluar las lesiones de rodilla. Dicha metodologa̕ toma en cuenta que este tipo de lesiones son comunes y surgen por diferentes causas. Por lo tanto, el diagns̤tico y el tratamiento del mďi...

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Wedi'i Gadw mewn:
Manylion Llyfryddiaeth
Awduron Eraill: Avilš Sǹchez Oscar Fernando, Herrera Gonzl̀ez Marcelo, Martn̕ez Hernǹdez Gustavo Adolfo, Rodrg̕uez Sotelo Jose Luis, Pontificia Universidad Javeriana
Fformat: Llyfr
Iaith:Saesneg
Pynciau:
<U+00D3>rganos artificiales
Movimiento (Fisiologa̕)
Redes neuronales (Computadores)
Artificial organs
Movement (Physiology)
Neural networks (Computer science)
Lesin̤ de rodilla; EMGS; RNA; Goniometra̕; Transformada wavelet
Knee injury; sEMG; ANN; Goniometry; Wavelet Transform
Mynediad Ar-lein:Knee functional state classification using surface electromyographic and goniometric signals by means artificial neural networks
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Knee functional state classification using surface electromyographic and goniometric signals by means artificial neural networks

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