Asymmetric effects of different training-testing mismatch types on myoelectric regression via deep learning (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: DRIEMEIER, LARISSA - EP ; CORDERO, ARTURO FORNER - EP ; BECMAN, ERIC CITO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1109/JBHI.2023.3238966
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; ELETROMIOGRAFIA; SINAIS BIOMÉDICOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: IEEE journal of biomedical and health informatics
- ISSN: 2168-2194
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 27, n. 4, p. 1857-1868, Apr. 2023
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
BECMAN, Eric Cito et al. Asymmetric effects of different training-testing mismatch types on myoelectric regression via deep learning. IEEE journal of biomedical and health informatics, v. 27, n. 4, p. 1857-1868, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/JBHI.2023.3238966. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Becman, E. C., Driemeier, L., Levin, O., Swinnen, S. P., & Forner Cordero, A. (2023). Asymmetric effects of different training-testing mismatch types on myoelectric regression via deep learning. IEEE journal of biomedical and health informatics, 27( 4), 1857-1868. doi:10.1109/JBHI.2023.3238966 -
NLM
Becman EC, Driemeier L, Levin O, Swinnen SP, Forner Cordero A. Asymmetric effects of different training-testing mismatch types on myoelectric regression via deep learning [Internet]. IEEE journal of biomedical and health informatics. 2023 ; 27( 4): 1857-1868.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JBHI.2023.3238966 -
Vancouver
Becman EC, Driemeier L, Levin O, Swinnen SP, Forner Cordero A. Asymmetric effects of different training-testing mismatch types on myoelectric regression via deep learning [Internet]. IEEE journal of biomedical and health informatics. 2023 ; 27( 4): 1857-1868.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JBHI.2023.3238966 - A comparison study of myoelectric regression performances when estimating different types of joint kinematic data
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Informações sobre o DOI: 10.1109/JBHI.2023.3238966 (Fonte: oaDOI API)
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