arXiv · cs.AI · Tong Zhang, Hong Guo, Shuangzhou Yan, Dongkai Weng, Jian Wang, Hongxin Zhang · 7 小时前模型评分32
FatigueFormer：融合生理先验的上肢肌肉疲劳评估模型
FatigueFormer: A Physiology-Informed Model for Upper-Limb Muscle Fatigue Assessment
导读
FatigueFormer 通过将表面肌电信号（sEMG，Surface Electromyography）特征按上升与下降趋势分组编码，识别由主观疲劳评分（RPE，Ratings of Perceived Exertion）定义的疲劳状态。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：医疗与生命科学
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce FatigueFormer to recognize fatigue states defined by ratings of perceived exertion (RPE).”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org