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Physics-informed Deep Learning for Muscle Force Prediction with Unlabeled sEMG Signals
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内容提要
本研究提出了一种基于物理信息的深度学习方法，用于无标签sEMG信号的肌肉力量预测。该方法通过将Hill肌肉模型的前向动力学嵌入深度神经网络，显著提高了肌肉力量预测的准确性，并能够识别个性化的肌腱参数，展示了在生物力学分析中的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于物理信息的深度学习方法，用于无标签sEMG信号的肌肉力量预测。
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该方法通过将Hill肌肉模型的前向动力学嵌入深度神经网络，显著提高了肌肉力量预测的准确性。
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研究表明，该方法能够准确识别个性化的肌腱参数。
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该方法展示了在生物力学分析中的应用潜力，优于现有基线方法。
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