CareLit · DOI-Nachweis · Klinische Neurophysiologie
Maschinelles Lernen zur Detektion pathologischer Spontanaktivität in der Elektromyografie anhand von Audiosignalen
DOI 10.1055/a-2549-6216
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenKorbinian Holzapfel, Thorsten Schöler, Markus Naumann, Lisa De Rijke
ZeitschriftKlinische Neurophysiologie
Ausgabe02/2025
Jahrgang / SeitenJg. 56 · S. 72-79
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Zusammenfassung Ziel Die Erkennung pathologischer Spontanaktivität in der Elektromyografie (EMG) ist entscheidend für die Diagnostik neuromuskulärer Erkrankungen. Die vorliegende Studie untersuchte den automatisierten Einsatz von maschinellem Lernen zur Identifikation pathologischer Spontanaktivität aus EMG-Audiodaten. Methodik Anonymisierte Audiodaten von 40 Patienten mit Willkür- oder pathologischer Spontanaktivit…
Zitieren
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Korbinian Holzapfel, Thorsten Schöler, Markus Naumann, Lisa De Rijke (2025) Maschinelles Lernen zur Detektion pathologischer Spontanaktivität in der Elektromyografie anhand von Audiosignalen. Klinische Neurophysiologie, 56 (02), 72-79. https://doi.org/10.1055/a-2549-6216
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