Materials and surface HDEMG data for hands-on training on motor unit identification in dynamic and fatiguing muscle contractions (HybridNeuro project)

Murks, Nina; Kutoš, Leon; Divjak, Matjaž; Holobar, Aleš

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Materials and surface HDEMG data for hands-on training on motor unit identification in dynamic and fatiguing muscle contractions (HybridNeuro project)
Avtorji:	ID Murks, Nina (Avtor) ID Kutoš, Leon (Avtor) ID Divjak, Matjaž (Avtor) ID Holobar, Aleš (Avtor)
Datoteke:	README.pdf (490,60 KB) MD5: 77942A5A94252BE130B1B4779BADBF53 README.txt (21,12 KB) MD5: 5857D75E756E5F60CF351C0313270C2F metadata.xml (3,62 KB) MD5: BB31887851CC0BEEC17C78AC552BA219 To gradivo ima še več datotek. Celoten seznam je na voljo spodaj.
Jezik:	Angleški jezik
Vrsta gradiva:	Drugo
Tipologija:	2.20 - Raziskovalni podatki
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	This dataset was prepared in the context of the HybridNeuro project (https://www.hybridneuro.feri.um.si/). It contains a collection of teaching materials and data that were used in the Hands-on Training on motor unit identification in dynamic and fatiguing muscle contractions, which was part of the Workshop on Invasive Interfaces (WSII25) in Gothenburg, Sweden, in January 2025. The Hands-on Training covered the practical aspects of motor unit identification in various types of muscle contractions. The teaching materials include a curated set of HDEMG signals, with simulated motor unit discharge patterns and Motor Unit Action Potentials (MUAPs) recorded from healthy volunteers in dynamic (biceps brachii) and fatiguing (abductor pollicis brevis) contractions. The HDEMG signals were decomposed using the DEMUSE software [1] (https://demuse.feri.um.si/). A dedicated MATLAB software was implemented for the accuracy assessment and visual comparison of automatic or manually edited HDEMG decomposition results and is included in the dataset. Total dataset size is 1 GB.
Ključne besede:	HybridNeuro, hands-on-training, teaching materials, surface high density electromyogram (HDEMG), motor unit, EMG decomposition, DEMUSE Tool, dynamic contractions, fatigue, simulated HDEMG, evaluation, dataset, Matlab
Časovno pokritje:	January 2025
Kraj izida:	[S. l.
Kraj izvedbe:	[S. l.
Založnik:	s. n.
Leto izida:	2026
Št. strani:	1 spletni vir (več datotek)
PID:	20.500.12556/DKUM-96399
UDK:	004.6
COBISS.SI-ID:	265598467
Metode zbir. podatkov:	Simulacija Meritve in testi
Datum objave v DKUM:	21.01.2026
Število ogledov:	246
Število prenosov:	58
Metapodatki:
Področja:	Ostalo
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:	EC - European Commission
Program financ.:	HE
Številka projekta:	101079392
Naslov:	Hybrid neuroscience based on cerebral and muscular information for motor rehabilitation and neuromuscular disorders
Akronim:	HybridNeuro

Financer:	UKRI - UK Research and Innovation
Program financ.:	Horizon Europe Guarantee
Številka projekta:	10052152
Naslov:	Hybrid neuroscience based on cerebral and muscular information for motor rehabilitation and neuromuscular disorders (HybridNeuro)
Akronim:	HybridNeuro

Licence

Licenca:	CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:	To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:	28.12.2025
Vezano na:	Datoteke s HDEMG podatki v Matlabovem formatu MAT

Licenca:	Apache License 2.0, Apache License, Version 2.0

Povezava:	https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
Opis:	Licenca, ki vam omogoča veliko svobode s programsko opremo, vključno z izrecno pravico do patenta.
Začetek licenciranja:	28.12.2025
Vezano na:	Datoteki s programsko kodo v jeziku Matlab: individual_MU_accuracy_evaluation.m, MU_editing_evaluation_tool.m

Licenca:	CC0 1.0, Creative Commons CC0 1.0 Univerzalna

Povezava:	https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/deed.sl
Opis:	CC Zero omogoča znanstvenikom, izobraževalcem, umetnikom in drugim ustvarjalcem ter lastnikom vsebin, zavarovanih z avtorsko pravico ali zbirko podatkov, da se odpovejo pravicam na svojih delih in jih tako čim bolj celovito predajo v javno domeno, da bodo drugi lahko prosto gradili, izboljševali in ponovno uporabljali dela za kakršne koli namene brez omejitev v skladu z zakonodajo o avtorskih pravicah ali zbirkah podatkov.
Začetek licenciranja:	28.12.2025
Vezano na:	metapodatke

Sekundarni jezik

Jezik:	Slovenski jezik
Ključne besede:	elektromiografija, HDEMG, praktično usposabljanje, učno gradivo, utrujenost, dinamične kontrakcije, dinamično krčenje, podatkovni niz

Datoteke

Podatki se nalagajo...

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj