An artificial neural network for hand movement classification using surface electromyography (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: CLIQUET JUNIOR, ALBERTO - EESC ; FUJII, VICTORIA SAYURI SEKIMURA - EESC ; LIMA, LARISSA MAGALHÃES - EESC ; OURIQUES, GABRIEL LONGHINI - EESC ; OLIVEIRA, GUSTAVO CASAGRANDE - Interunidades em Bioengenharia
- Unidades: EESC; Interunidades em Bioengenharia
- DOI: 10.5220/0007404201850192
- Subjects: REDES NEURAIS; ELETROMIOGRAFIA; MÃO; REABILITAÇÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2184-4305
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.4
- Conference titles: International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies -BIOSTEC
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
VIANA, Paulo L. et al. An artificial neural network for hand movement classification using surface electromyography. Proceedings. Setúbal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://dx.doi.org/10.5220/0007404201850192. Acesso em: 27 mar. 2026. , 2019 -
APA
Viana, P. L., Fujii, V. S., Lima,, Ouriques, G. L., Oliveira, G. C., Varoto, R., & Cliquet Junior, A. (2019). An artificial neural network for hand movement classification using surface electromyography. Proceedings. Setúbal: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.5220/0007404201850192 -
NLM
Viana PL, Fujii VS, Lima, Ouriques GL, Oliveira GC, Varoto R, Cliquet Junior A. An artificial neural network for hand movement classification using surface electromyography [Internet]. Proceedings. 2019 ;4[citado 2026 mar. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.5220/0007404201850192 -
Vancouver
Viana PL, Fujii VS, Lima, Ouriques GL, Oliveira GC, Varoto R, Cliquet Junior A. An artificial neural network for hand movement classification using surface electromyography [Internet]. Proceedings. 2019 ;4[citado 2026 mar. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.5220/0007404201850192 - Brain tumor segmentation in magnetic resonance images using genetic algorithm clustering and adaBoost classifier
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