【肌肉】基於步行的表面肌電圖(sEMG)訊號，利用機器學習識別「肌肉量」水平   文章出處    Scientific Reports      原文標題    Discovery of key surface electromyography features...

 【肌肉】利用表面肌電圖和機器學習識別短跑引起的肌肉疲勞   文章出處    IRBM      原文標題    Evaluation and Classification of Sprinting-Induced Muscle Fatigue Using Sur...

 【肌肉疲勞】利用肌電圖(EMG)訊號分析，識別網球運動員的前臂「肌肉疲勞」   文章出處    SoftwareX       原文標題    Muscle fatigue monitoring and analysis system: Myosens e   ...

 【疲勞】基於表面肌電圖訊號(sMEG)，使用Transformer、LSTM和XGBoost識別籃球運動員下肢「肌肉疲勞」狀態   文章出處    Frontiers in Physiology       原文標題    Identification of l...

 【運動】結合紅外線熱像儀、IOT與深度學習，監測運動過程中肌肉熱量消耗變化   文章出處    Journal of Radiation Research and Applied Sciences       原文標題    IoT muscle monitor...

 【肌肉】利用深度學習建立深層肌肉「肌電圖」   文章出處    Engineering Applications of Artificial Intelligence       原文標題    Deep muscle electromyogram constr...

 【脂肪】透過腹部MRI影像，使用深度學習識別脂肪和肌肉質量   文章出處    Scientific Reports       原文標題    Deep learning models for deriving optimised measures of fa...

 【肌肉】基於全身MRI和臨床數據，使用數位分身與ML預測面「肩胛下肌肉營養不良症(FSHD)」的肌肉功能進展   文章出處    Scientific Reports       原文標題    Multi-scale machine learning mode...

 【步態】結合可穿戴慣性測量單元(IMU)和深度學習，從步態數據估算肌肉活動程度     文章出處    Scientific Reports       原文標題    Integrating deep learning in stride-to-stride muscle a...

 【肌肉疲勞】基於EMG訊號，使用機器學習識別「肌肉疲勞」   文章出處    Frontiers in Physiology       原文標題    Detecting Muscle Fatigue during Lower Limb Isometric C...

 【腕帶】《Neuranics》結合肌磁圖(MMG)技術和機器學習開發磁力感測腕帶，可偵測肌肉活動和精確的手勢   文章出處    Businesswire       原文標題    Neuranics Announces £2.4 Million Projec...

 【肌肉】使用視覺感知深度學習，量化「肌張力不全症(dystonia)」疾病程度   文章出處    npj Digital Medicine       原文標題    Head movement dynamics in dystonia: a multi-ce...

 【心臟瓣膜】使用深度學習評估CT肌肉質量(脂肪浸潤量)，做為TAVI後死亡的預測因子   文章出處    Clincal Nutrition ESPEN       原文標題    Low muscle quality on a procedural compu...

【肌肉骨骼】「OpenCap」開源平台利用智慧手機影片，即可預測肌肉、關節負荷和關節力矩   文章出處    PLOS Computational Biology       原文標題    OpenCap: Human movement dynamics fro...