I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b er   20 25 ,   p p .   5 9 5 4 ~ 5 9 6 7   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 15 i 6 . pp 5 9 5 4 - 5 9 6 7           5954       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   M a chine learning - ba sed cla ss ificati o n of loca l muscle  f a tigue  using   elect ro my o g ra phy   sig na ls for enha nced  rehab ilitatio n  o utcom es       Z ha nel  B a ig a ra y ev a 1, 2 ,   Ass iy a   B o lt a bo y ev a 1, 2 ,   B a g l a n Im a nb ek 1 ,   K a s s y m bek O zhik en o v 2 ,   Nurg ul K a ry m s s a k o v a 1, 2 ,   Ro za   B eisem bek o v a 2   1 D e p a r t me n t   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   B i g   D a t a ,   F a c u l t y   o f   I n f o r ma t i o n   Te c h n o l o g y ,   A l - F a r a b i   K a z a k h   N a t i o n a l   U n i v e r si t y ,     A l mat y ,   K a z a k h s t a n   2 D e p a r t me n t   o f   R o b o t i c s a n d   T e c h n i c a l   M e a n s   o f   A u t o m a t i o n ,   I n st i t u t e   o f   A u t o ma t i o n   a n d   I n f o r ma t i o n   Te c h n o l o g i e s ,     S a t b a y e v   U n i v e r si t y ,   A l mat y ,   K a z a k h st a n       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   2 6 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Au g   1 1 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Sep   1 5 ,   2 0 2 5       M u sc le  fa ti g u e   is   a   k e y   fa c to r   a f fe c ti n g   re h a b il it a ti o n   p ro g re ss ,   s a fe ty ,   a n d   p a ti e n t   e n g a g e m e n t.   Ac c u ra te  d e tec ti o n   o f   fa ti g u e   d u ri n g   p h y sic a l  a c ti v it y   re m a in s  a   c h a ll e n g e ,   p a rti c u larl y   in   c li n ica l  a n d   re m o te   se tt in g s.   Th is  st u d y   p re se n ts  th e   d e v e l o p m e n t   o f   a n   i n tern e t   of   t h in g s - b a se d   s y ste m   fo r   c las sify in g   lo c a l   m u sc le  fa ti g u e   u si n g   su rfa c e   e lec tro m y o g ra p h y   (E M G )   sig n a ls  a n d   m a c h in e   lea rn i n g .   A   we a ra b le  d e v ice   wa s   u se d   to   c o ll e c t  re a l - ti m e   EM G   d a ta  a n d   su b jec ti v e   f a ti g u e   ra ti n g s   fro m   1 0   h e a lt h y   p a rti c ip a n ts  d u ri n g   su sta i n e d   iso m e tri c   g ri p   e x e rc ise s.  F e a tu re   e x trac ti o n   wa s  p e rfo rm e d   on - d e v ice ,   a n d   th e   d a ta  we re   tran sm it ted   wire les sly   fo r  a n a ly sis.   M a c h in e   lea rn in g   m o d e ls  i n c lu d in g   l o g ist ic  re g re ss io n ,   d e c isio n   tree   (DT ),   ra n d o m   fo re st,  a n d   e x trem e   g ra d ien t  b o o stin g   (XG Bo o st)  we re   train e d   t o   c las sify   fa ti g u e   sta tes .   T h e   DT   m o d e l   a c h i e v e d   t h e   h i g h e st  a c c u ra c y   o f  9 0 . 7 % ,   wit h   a   p re c isio n   o f  9 0 . 7 %   a n d   a   re c a ll   o f  9 0 . 9 % .   S HA P   a n a l y sis  re v e a led   ti m e   u n d e r  l o a d ,   sm o k in g ,   a n d   a lco h o l  u se   a s  th e   m o st  in flu e n ti a l  f a c to rs  in   fa ti g u e   c las sifica ti o n .   T h e se   re su lt s  sh o w  t h a t  we a ra b le  EM G   d e v ice s   c o m b in e d   wi th   sm a rt  a lg o rit h m s  a re   e ffe c ti v e   fo r  re a l - ti m e   fa ti g u e   m o n it o r in g   d u ri n g   re h a b il it a ti o n .     K ey w o r d s :   E lectr o m y o g r ap h y   s ig n als   I n ter n et  o f   th in g s   Ma ch in e  lear n in g   Mu s cle  f atig u e   R eh ab ilit atio n   m o n ito r in g   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Kass y m b ek   Ozh ik en o v   Dep ar tm en t  o f   R o b o tics   an d   T ec h n ical  Me an s   o f   A u to m at io n ,   I n s titu te  o f   Au to m atio n   an d   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g ies,  Satb ay ev   Un iv e r s ity     2 2   Satp ae v   Stre et,   0 5 0 0 1 3 ,   Al m aty ,   Kaz ak h s tan   E m ail: k . o zh ik e n o v @ s atb ay ev . u n iv er s ity       1.   I NT RO D UCT I O N   Mu s cle  f atig u e  is   a  cr itical  ar ea   o f   r esear ch   in   s p o r ts   m ed ic in e  an d   o cc u p atio n al  h ea lth   [ 1 ] .   I t   is   an   ex er cise - in d u ce d   d ec r ea s e  in   t h e  ab ilit y   to   p r o d u ce   f o r ce   [ 2 ] .   Me asu r in g   f atig u e   an d   f atig a b ilit y   is   cr itical  to   u n d er s tan d i n g   t h e  im p ac t  o f   th e   d is ea s e,   d eter m i n in g   o p tim al  lev els  o f   p h y s ical  ac tiv ity ,   tailo r in g   r eh ab ilit atio n   p r o g r am s ,   an d   a s s es s in g   th e  ef f ec tiv en ess   o f   th er ap eu tic  in ter v e n tio n s ,   wh ic h   is   a  ce n tr al  asp ec t   o f   r eh a b ilit atio n   [ 3 ] .   E f f ec tiv e   f atig u e  d iag n o s is   ca n   p r ev en t   m u s cle  d am ag e,   th e r eb y   in cr ea s in g   th e  s af ety   o f   r eh ab ilit atio n   ex er cises .   I t  h as   im p o r tan t  p r ac tical  s ig n if ican ce   f o r   th e  ass ess m en t  o f   m u s cle  f u n ctio n   in   th e   f ield   o f   r e h ab ilit atio n   m e d icin e  an d   th e  d eter m in atio n   o f   f atig u e  in   r e h ab ilit atio n   s cien ce   [ 4 ] .   Fatig u e  is   a  m u ltid im en s io n al  p h en o m en o n   t h at  d e g r ad e s   p h y s ical  an d   c o g n itiv e   p er f o r m an ce ,   u ltima tely   r ed u cin g   r eh a b ilit atio n   ef f icien c y   an d   t h r ea ten in g   p atien t  s af ety .   I n   clin ical  s ettin g s ,   it  p r esen ts   n o t  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   cla s s ifica tio n   o f lo ca l m u s cle  fa tig u e   …   ( Zh a n el  B a ig a r a ye v a )   5955   o n ly   as  a   s u b jectiv e  lo s s   o f   e n er g y   b u t  also   as  an   o b jectiv e  f all  in   n eu r o m u s cu lar   c o o r d in atio n   a n d   m o to r   f u n ctio n   [ 5 ] .   C h r o n ic  f atig u e   i n   p o s t - s tr o k e  s y n d r o m e   o r   Par k in s o n ’ s   d is ea s e  in ten s if ies  m o to r   wea k n ess   an d   m ar k ed ly   in cr ea s es  f all  r is k ,   jeo p ar d izin g   s af ety   d u r i n g   d aily   ac tiv ities   an d   th er ap y   s ess io n s   [ 6 ] .  B io m ec h an ically ,   f atig u e  r e d u ce s   n eu r o m u s cu lar   s y n er g y   an d   p r o p r i o ce p tiv e  ac u ity ,   cr ea tin g   u n s tab le   m o v em en t  p atter n s   th at  p r ed is p o s e  in d iv id u als  to   in ju r ies  s u ch   as  an ter io r   cr u ciate   lig am e n t  r u p tu r e  [ 5 ] ,   [ 7 ] .  C o g n itiv ely ,   it  s lo ws  in f o r m atio n   p r o ce s s in g ,   len g th e n s   r ea ctio n   tim es,  an d   u n d er m in es  d ec is io n - m ak in g   d u r in g   u n ex p ec ted   ev e n ts   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   Per s is ten t  f atig u e   ca n   ex te n d   r e h ab ilit atio n   tim elin es  [ 1 0 ]   an d   er o d e  p atien t  m o tiv atio n   [ 1 1 ] .   R o u tin e  m o n ito r in g   is   th er e f o r e  ess en tial  f o r   tim ely   a d ju s tm en t  o f   in t er v en tio n s   an d   f o r   s af eg u ar d in g   f u n ctio n al  o u tco m es  [ 9 ] .     Per f o r m an ce   f atig u e   is   a  m aj o r   ca u s e  o f   wo r k - r elate d   m u s cu lo s k eleta l  d is o r d er s   a n d   u n d er s tan d in g   its   im p ac t d u r in g   m an u al  h an d lin g   ( MH T )   is   cr itical  to   p r ev e n tin g   s u ch   p r o b lem s   [ 1 2 ] .   Pra ctica l m ea s u r em en t  r em ain s   ch allen g in g   d u e  to   lim itatio n s   in   eq u ip m en t  s ize  an d   co s t.  I n v asiv e  an d   ca r d io p u lm o n ar y   m eth o d s   ar e  o f ten   in c o n v e n ien t  an d   n o t  s u itab le  f o r   th e  d aily   tr ain in g   o f   p atien ts   o r   ath letes  [ 1 3 ] .  Mu s cle  f atig u e   m o n ito r in g   is   in   d em a n d   f o r   d aily   ac tiv ities   an d   ex er cise,  in clu d in g   in j u r y   p r ev e n tio n   in   a th letes.  A  wea r ab le   s y s tem   is   n ee d ed   t h at  n o t  o n l y   n o tifie s   th e  u s er   o f   th e   o n s et  o f   f atig u e   b u t   also   p r o v id e s   in f o r m atio n   o n   a   r elax ed   s tate  to   m in im ize  th e  r is k   o f   in ju r y .     T h e  r a p id   p r o life r atio n   o f   w ea r ab le  s en s o r s   an d   I n ter n et   of   th in g s   ( I o T )   d ev ices  h as   s h if ted   th e  p ar ad ig m   to war d   r ea l - tim e  p h y s io lo g ical  m o n ito r in g ,   m a k in g   f atig u e  d etec tio n   a  cr it ical  ap p licatio n   in   tr an s p o r t,  in d u s tr ial  s af ety ,   s p o r t  an d   h ea lth ca r e  [ 1 4 ] .   Ad v an ce s   in   m in iatu r ized   b i o s en s o r s ,   lo w - laten cy   wir eless   p r o to co ls   an d   ed g e – clo u d   in f r astru ctu r es  n o w  e n ab le  co n tin u o u s   d ata  ca p tu r e  an d   p r o ce s s in g ,   allo win g   s y s tem s   to   d etec t  s u b tle  p h y s io lo g ical  ch a n g es  [ 1 5 ] .   Sev er al   r ec en t   r ev iews  s u m m ar is e  I o T - b ased   f atig u e  m o n ito r in g – esp ec ially   f o r   d r iv er   d r o wsi n ess ,   wo r k er   s af ety   an d   h ea lth   m an a g e m en t – y et  h i g h lig h t   p er s is ten t  ch allen g es  in   r ea l - tim e  p r o ce s s in g ,   p r iv ac y   an d   alg o r ith m   ad a p tab ilit y   ac r o s s   h eter o g en eo u s   s ettin g s   [ 1 4 ] .   E m er g in g   tech n o l o g ies  s u ch   as  th e  I o T   an d   s en s o r s   m ak e  it  p o s s ib le  to   r em o tely   m o n ito r   an d   v is u alize   p h y s ical  d ata  [ 1 6 ] .   Dete ctio n   o f   m u s cle  f atig u e  u s in g   E MG   is   v alu ab le  in   a  v a r iety   o f   ap p licatio n s   s u ch   as  s p o r ts   p er f o r m a n ce ,   r eh ab ilit atio n ,   o cc u p atio n al  h e alth   an d   d r iv e r   s af ety .   I t  h elp s   to   p r ev en t  f atig u e - r elate d   in ju r ies an d   o p tim ize  p er f o r m a n ce .   Su r f ac e  elec tr o m y o g r a p h y   ( E MG )   ca n   b e   u s ed   in   th e  r eh ab ilit atio n   o f   m u s cu lo s k eleta l  d is o r d er s   t o   ass ess   th e  co o r d in atio n   o f   m u s cles  th at  s tab il ize  a  jo in t  o r   as  an   o b jectiv e  to o l  to   ass ess   m u s cle  f atig u e  [ 1 7 ] .   Ma ch in e   lear n in g   m o d els  u s i n g   E MG   s ig n al  p r o p e r ties   in   t im e  an d   f r e q u en c y   d o m ain s   ar e  u s ed   to   d if f er en ti ate  m u s cle  f atig u e  lev els  [ 1 8 ] .   T h e  p er f o r m an ce   o f   m o d els  m ay   d ep en d   o n   th e   th r esh o ld s   u s ed   to   d ef in e   f atig u e  in   t h e  r e f er en ce   m ea s u r em e n ts ,   an d   th e  c h o ice  o f   th ese   th r esh o ld s   in f lu en ce s   wh ich   p r e d icto r s   ar e  c o n s id er ed   r elev an t   [ 1 5 ] .  Mo s t  p r ev io u s   r esear ch   h as  f o cu s ed   o n   m u s cle  f atig u e  d u r in g   s h o r t  b u r s ts   o f   m ax im al  ef f o r t  o r   alter n atin g   co n tr ac tio n - r elax atio n   task s ,   wh ich   d o n ’ t  f u lly   ca p t u r e  th e   s u s tain ed   m u s cle  ac tiv ity   co m m o n   in   ev er y d ay   r eh ab   ex e r cises .   Als o ,   m an y   s tu d ies  r ely   o n ly   o n   o b jectiv e   E MG   d ata  an d   d o n ’ t c o n s id er   h o w  p eo p le  ac tu ally   f ee l  d u r in g   th e  task .   T h is   s tu d y   ad d r ess es  th e  cr itical  ch allen g e  o f   ac cu r ately   d etec tin g   m u s cle  f atig u e — a  co m p lex ,   m u ltifa cto r ial  p h en o m en o n   th at  im p ac ts   r eh ab ilit atio n   s af ety   an d   ef f ec tiv e n ess — b y   in teg r atin g   s u r f ac e  E MG   with   m ac h in e   lear n in g   i n   a   n o v el  I o T - b ased   wea r ab le   s y s tem .   W h ile  p r io r   wo r k s   h av e   p r im ar ily   r elied   o n   b r ief ,   h ig h - in ten s ity   co n tr ac ti o n s   an d   o b jectiv e  E MG   f ea tu r es  alo n e,   th is   r esear ch   u n iq u ely   co m b in es  r ea l - tim e  E MG   s ig n al  p r o ce s s in g   with   s u b jectiv e  f atig u e  r a tin g s   d u r in g   s u s tain ed   s u b m ax im al  g r ip   task s ,   en h an cin g   ec o lo g ical  v alid ity .   T h e  p r o p o s ed   s y s tem ,   Qim y l,  in tr o d u ce s   m eth o d o lo g ica l   ad v an ce m en t  b y   en ab lin g   o n - d e v ice  ex tr ac tio n   o f   s u r f ac e  E MG   f ea tu r es  an d   lo w - laten cy   wir eless   d ata  tr an s m is s io n ,   th er eb y   ad d r ess in g   k ey   lim itatio n s   o f   ex is tin g   f atig u e  m o n ito r in g   s y s tem s   th at  d ep en d   o n   m u ltip le  ex ter n al  s en s o r s   an d   p o s t - h o c   d ata   an aly s is .   I ts   ar c h itectu r e  ac c o m m o d ates  th e  co n s tr ain ts   o f   m o b ile  an d   em b e d d ed   en v ir o n m en ts ,   with   a   co m p ar ativ e  ev alu atio n   o f   class if ier s   th at  s u p p o r ts   in tellig en t  d ep l o y m en t  i n   ad a p tiv e  r eh ab ilit atio n   co n tex ts .   B y   ali g n in g   p h y s io lo g ical  s ig n als  w ith   u s er - r ep o r ted   f atig u e   in   r e al - tim e,   th is   wo r k   co n tr ib u tes  a  s ca lab le,   p r ac tical  s o lu tio n   to   lo n g s tan d in g   ch allen g es  in   f atig u e  class if i ca tio n ,   an d   s ets  a   f o u n d atio n   f o r   f u t u r e  teler e h a b ilit atio n   an d   p er s o n alize d   h e alth   m o n ito r in g   s y s tem s .   T h e   r em ain d er   o f   t h e  ar ticle  is   o r g an ize d   as  f o llo ws.  Sectio n   1   p r esen ts   th e   in tr o d u ctio n   an d   p r o b lem   s tatem en t.  Sectio n   2   p r o v i d es  a  cr itical  liter atu r e  r ev iew.   Sectio n   3   d etails th e  ex p e r im en tal   m eth o d o l o g y   a n d   th e  Qim y l d ev ice  ar ch itectu r e.   Sectio n   4   r ep o r ts   an d   d is cu s s es  th e  r esu lts .   Sectio n   5   co n clu d es  th e  p ap er   a n d   o u tlin es  d ir ec tio n s   f o r   f u tu r e   r esear ch .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   Mu s cle  f atig u e  is   t h e  g r ad u al   d ec lin e   in   a   m u s cle’ s   ab ilit y   to   g en er ate   f o r c e,   wh ic h   is   co m m o n l y   o b s er v ed   in   v ar io u s   co n d itio n s   s u ch   as  m u ltip le  s cler o s is ,   s tr o k e,   ch r o n ic  in s o m n ia,   a n d   m u s cu lo s k eleta l   in ju r ies  [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   Du e  to   th e  s u b jectiv e  n atu r e   o f   f atig u e ,   its   p r ec is e  m ea s u r em en t   an d   p r ed ictio n   r em ain   ch allen g in g   task s   [ 2 1 ] .   I n a d eq u ate  f atig u e   m an a g em en t  ca n   lead   to   in ju r ies  an d   p o o r er   r e h ab ilit atio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 9 5 4 - 5 9 6 7   5956   o u tco m es  [ 2 2 ] .   Fatig u e  is   ty p ically   ass es s ed   u s in g   E MG   s i g n als,  s o m etim es  co m b in ed   with   ac ce ler o m eter   d ata  an d   o th er   p h y s io lo g ical  i n d icato r s ,   s u ch   as E C G  an d   h ea r t r ate.   So m e  s tu d ies u tili ze   s u r f ac e  E MG   d u r in g   r o b o tic   m o v e m en ts   to   ev alu at e  th e  im p ac t  o f   f atig u e  o n   jo i n t  p o s itio n   s en s e  [ 2 3 ] .   I n   r eh ab ilit atio n   s y s tem s ,   f atig u e  d etec tio n   ac ts   as a   s ig n al  to   m o d if y   o r   s to p   ex er cises   in   o r d er   to   p r o tect  th e  p atien t  [ 2 4 ] .   Ad a p tiv e  lo ad   co n tr o l  m eth o d s   b ased   o n   o n lin e  f atig u e   d etec tio n   ar e   b ei n g   d ev elo p e d   to   o p tim ize  tr a in in g   d u r atio n   an d   in ten s ity .   A  f atig u e  ass es s m en t  m o d el  f o r   v ir tu al  r ea lity   h as  also   b ee n   d ev elo p e d ,   allo win g   f o r   in d iv id u alize d   f atig u e  m ea s u r em e n t  with o u t   ad d itio n al  s en s o r s   [ 2 5 ] .   I n   ad d itio n ,   d ig ital  twin s   co m b i n ed   with   m ac h i n e   lear n in g   m eth o d s   ar e  u s ed   f o r   r ea l - tim e  v is u aliza tio n   a n d   f o r ec asti n g ,   wh ich   ca n   b e  ap p lied   in   th e   m an ag em en t  o f   r e h ab ilit atio n   p r o ce s s es  [ 2 6 ] .   E MG   p lay s   a   k ey   r o le  in   ass ess in g   m u s cle  ac tiv ity   a n d   p ati en t  co n d itio n   d u r in g   r eh a b ilit atio n   [ 2 7 ] .  Su r f ac e  E MG   allo ws  th e  d etec tio n   o f   m u s cle  ac tiv ity   d u r in g   m o v em e n ts   an d   ex er tio n ,   w h ich   is   im p o r tan t  f o r   d iag n o s is   an d   ev alu atio n   o f   f u n ctio n al  ch a n g es  [ 2 8 ] .   E MG   is   wid ely   u s ed   in   o r th o p ed ics,  n eu r o r eh ab ilit atio n ,   s p o r ts   m ed icin e,   an d   th e  s tu d y   o f   ag in g   p r o ce s s es  [ 2 9 ] .   E M G  is   ap p lied   in   g ait  r eh ab ilit at io n ,   co n tr o l  o f   k n ee   ex o s k eleto n s   an d   p r o s th eses ,   an d   in   th e  ass ess m en t  o f   m o t io n   p ar am eter s   ( s u c h   as  s p ee d   an d   s lo p e )   d u r in g   r o b o tic  ass is tan ce .   E MG - b ased   b io f ee d b ac k   co n tr i b u tes  to   i m p r o v i n g   s tr en g th   an d   b alan c e  in   s tr o k e  p atien ts   an d   th e  eld er l y   [ 3 0 ] .   C o m b in i n g   E MG   with   elec tr ical  s tim u latio n   tr ig g er ed   b y   E MG   s ig n als  en h an ce s   h an d   f u n ctio n   in   ch r o n ic  s tr o k e  p at ien ts .   E MG   an aly s is   h elp s   d et ec t  m o to r   im p air m en ts ,   ass ess   co o r d in atio n ,   an d   id en tify   s p asti city   [ 3 1 ] .   T h e  t h eo r y   o f   m u s cle  s y n er g ies,  b ased   o n   E MG   s ig n al   d ec o m p o s itio n ,   is   u s ed   f o r   q u an titativ e  ass ess m en t  o f   m o to r   co n t r o l  d is o r d e r s   [ 3 2 ] .   T o   im p r o v e  d iag n o s tic  ac cu r ac y   an d   co n tr o l  o f   ass is tiv e  d ev ices,  m u ltis en s o r y   in teg r atio n   m eth o d s   a r e  b ein g   d ev elo p e d ,   c o m b in i n g   E MG   with   o th e r   b io m ed ical  s ig n als  [ 2 7 ] .   E MG   p r o ce s s in g   in clu d es  n o is e  s u p p r ess io n ,   am p lific atio n ,   f ilter in g ,   d ec o m p o s itio n ,   a n d   f ea tu r e   ex tr ac tio n ,   wh ich   allo ws cla s s if icatio n   an d   an aly s is   o f   s ig n als ac r o s s   d if f er en t f ield s   [ 3 3 ] .   Ma ch in e  lear n in g   is   u s ed   f o r   t h e  au to m atic  class if icatio n   o f   m u s cle  f atig u e  s tates  b ased   o n   s u r f ac e   E MG   [ 3 4 ] .   T h e  class ical  an d   m o s t  wid ely   u s ed   alg o r ith m   is   th e  s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e   ( SVM) ,   wh ich   ac h iev es  an   a cc u r ac y   o f   ar o u n d   9 0 %  in   d is tin g u is h in g   f atig u e d   an d   n o n - f atig u e d   s tates  [ 2 2 ] .   T h is   in v o lv es  ex tr ac tin g   f ea tu r es  f r o m   th e  tim e  an d   f r eq u e n cy   d o m ai n s   [ 3 4 ] .   Fatig u e  class if icatio n   d u r in g   d y n am ic   m o v e m en ts ,   s u ch   as  th e  s it - to - s tan d   test ,   h as  b ee n   im p lem en ted   u s in g   E MG   an d   ac ce ler o m eter   d a ta  [ 3 5 ] .   I n   ad d itio n   t o   SVM,   r ec u r r e n t  n eu r al   n etwo r k s   s u ch   as  lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( L STM )   a r e  u s e d   to   a cc o u n t  f o r   tem p o r al  d ep en d en cies  in   E MG   s ig n als,  im p r o v in g   class if icatio n   p er f o r m an ce   [ 3 4 ] .   Ma ch in e  lear n in g   is   also   u s ed   to   an aly ze   co m p lex   n o n lin ea r   ch a r ac ter is tics   o f   E MG   [ 3 6 ] ,   [ 3 7 ] .   I n   p r ac tica l  ap p licatio n s ,   f atig u e  class if icatio n   en ab les  th e   cr ea tio n   o f   ad ap tiv e  r eh ab ilit a tio n   s y s tem s   th at  au to m atica ll y   ad ju s t  r o b o t  an d   e x o s k eleto n   lo ad s   b ased   o n   th e  p atien t’ s   co n d itio n ,   en s u r i n g   a n   o p tim al  tr ai n in g   p r o ce s s   [ 2 2 ] .   A  s im ilar   ap p r o ac h   is   s u cc e s s f u lly   u s ed   in   th e   o il  an d   g as  in d u s tr y ,   wh er e   L STM   an d   B iLST M  m o d els  p r o v id e  h ig h ly   ac cu r ate  p r ed icti o n s   o f   o p er atio n al  p ar am eter s ,   h ig h lig h tin g   t h e  p o ten tial to   tr an s f er   th ese  s o lu ti o n s   to   r eh a b ilit atio n   s ettin g s   [ 3 8 ] .   T h e  I o T   is   b ein g   ac tiv ely   in teg r ated   in to   r eh ab ilit atio n   te ch n o lo g ies  f o r   r em o te  m o n it o r in g   an d   m an ag em en t  o f   th e  r ec o v er y   p r o ce s s   [ 3 9 ] .   I o T   s o lu tio n s   ar e  ap p lied   in   wr is t  an d   f o r ea r m   r eh ab ilit atio n   r o b o ts ,   as  well  as  in   k n ee   r eh ab ilit atio n   s y s tem s   [ 2 2 ] .   I n teg r ated   s y s tem s   h av e  b ee n   d e v e lo p ed   th at  co m b in e   wea r ab le  I o T   s en s o r s   with   d ee p   lear n in g   m eth o d s   f o r   p e r s o n alize d   r ec o g n itio n   o f   p atien t   a ctiv ity   at  h o m e   an d   in   “sm ar t  h o m es”  [ 3 9 ] .   T h ese  s y s tem s   en ab le  r ea l - tim e  m o n ito r in g   o f   p h y s io lo g ic al  p ar am eter s   an d   m o v em en ts ,   e n s u r in g   co n n ec ti v ity   b etwe en   th e  p atien t  an d   m ed ical  s taf f   v ia   th e  i n ter n et.   W ea r ab le  an d   e d g e   co m p u tin g   d ev ices  with   b u ilt - in   s en s o r s   an d   B lu eto o th   s u p p o r t  p lay   a   k ey   r o le  in   m ak in g   r eh ab ilit atio n   m o r e  m o b ile  an d   co n v en ien t.  T h e  E d g e  I m p u ls e  p latf o r m   an d   Ar d u in o   Nan o   3 3   B L E   Sen s e   d ev ices  ar e  u s ed   to   im p lem en t  m ac h i n e  lear n i n g   o n   ed g e  d e v ices  in   o r th o p e d ic   r eh ab ilit atio n   [ 2 5 ] .   I o T   also   en ab les  m o n ito r in g   o f   v ital  s ig n s   ( E C G,   b lo o d   p r e s s u r e,   o x y g en   s atu r atio n ) ,   wh i ch   is   im p o r tan t  in   tr ea tin g   ch r o n ic  d is ea s es  [ 3 9 ] .  Fu r th er m o r e ,   I o T   s y s tem s   h av e  alr ea d y   d em o n s tr ated   h ig h   a cc u r ac y   a n d   ef f icien c y   in   m an ag in g   m icr o clim ate   an d   m o n ito r i n g   r o o m   co n d itio n s ,   wh ich   m ay   b e  b en ef icial  f o r   cr ea tin g   o p tim al  en v ir o n m e n ts   in   r eh ab ilit atio n   zo n es  [ 4 0 ] .   Desp ite  th ese  p r o s p ec ts ,   th e  wid esp r ea d   co m m er cial  ad o p tio n   o f   I o T   in   r eh ab ilit atio n   r em ain s   lim ited   an d   r eq u ir es f u r t h er   r e s ea r ch   an d   d ev elo p m en t  [ 4 1 ] .    T h e  d etec tio n   an d   p r e d ictio n   o f   m u s cle  f atig u e  r em ain   ch all en g in g   task s   d u e  to   th e  s u b jectiv e  n atu r e  o f   f atig u e  its elf   an d   th e  lack   o f   u n iv er s al  ev alu atio n   m et h o d s   [ 2 2 ] .   Mo d e r n   s o lu tio n s   o f t en   r ely   o n   ex ter n al   p h y s io lo g ical  d ata  s u c h   as  s u r f ac e  E MG   an d   h ea r t  r ate,   wh i ch   r eq u ir e   ad d itio n al  s en s o r s ,   in cr ea s e  co s ts ,   an d   co m p licate  s y s tem   u s e  [ 2 2 ] ,   [ 2 4 ] .   M o r eo v er ,   s u ch   m eth o d s   m ay   b e  u n s u itab le  f o r   p a tien ts   with   lim ited   p h y s ical  ab ilit ies,  s u ch   as  th o s e  with   s p in al  co r d   in ju r ies.  I n s u f f icien t  atten tio n   is   g iv e n   t o   an aly zin g   f atig u e  b ased   s o lely   o n   in ter n al   s y s tem   d ata  ( e. g . ,   f r o m   VR   o r   r o b o tic  d ev ices) ,   wh ic h   co u ld   r e d u ce   d e p en d e n ce   o n   ex ter n al  s en s o r s .   Alth o u g h   a  f ew  s tu d ies  u s e  s im p le   m o d els   s u ch   as  SVMs  with   a   lim ited   n u m b er   o f   f ea tu r es,   th ey   h i g h lig h t   th e  n ee d   f o r   m o r e  ad v a n ce d   an d   ac cu r ate   ap p r o ac h es  [ 2 4 ] .   T h e  d ev elo p m en t   o f   m o n ito r in g   an d   r eh ab ilit atio n   s y s tem s   is   also   co n s tr ain ed   b y   tech n ical   an d   s en s o r - r elate d   lim itatio n s   [ 2 2 ] .   T h e   u s e  o f   s tep p er   m o to r s   with   lo w  to r q u e,   I M U  v ib r atio n s ,   a n d   th e   n ee d   f o r   p r ec is e  s en s o r   p o s itio n in g   cr ea te  s ig n if ican t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   cla s s ifica tio n   o f lo ca l m u s cle  fa tig u e   …   ( Zh a n el  B a ig a r a ye v a )   5957   ch allen g es.  W ir ed   co n n ec tio n s   b etwe en   s en s o r s   an d   em b ed d ed   s y s tem s   r ed u ce   m o b ilit y ,   wh ile  s u r f ac e  elec tr o m y o g r ap h y   ( s E MG )   d ata  q u ality   is   af f ec ted   b y   ar tifa cts  r elate d   to   s k in   co n tact  an d   elec tr o d e   p lace m en t.  T h e  lim ited   av ail ab ilit y   o f   lar g e,   d i v er s e,   an d   o p e n   s en s o r   d atasets ,   alo n g   with   th e   d is cr ete  in ter p r etatio n   o f   co n tin u o u s   m o v em en ts ,   h in d er s   th e   ac cu r ac y   an d   ad a p tab ilit y   o f   m o d er n   alg o r ith m s   [ 2 5 ] .   I n   th is   r eg ar d ,   in tellig en t  s en s o r   s y s tem s   u s in g   I o T   an d   ML   f o r   en v i r o n m e n tal  m o n ito r in g   d em o n s tr ate  h ig h   s en s itiv ity   an d   r ea l - tim e  an aly s is   ca p ab ilit ies,  wh ich   co u ld   b e  ad ap ted   f o r   m o n ito r in g   p ati en ts ’   p h y s io lo g ical   p ar am eter s   [ 4 2 ] .   All  o f   th is   u n d er s co r es  th e   n ee d   f o r   a  c o m p r eh e n s iv e  r ea s s ess m en t  o f   b o th   s en s in g   an d   an aly tical  ap p r o ac h es in   th is   f i eld .   I n   th is   s tu d y ,   an   e x p er im e n tal  in v esti g atio n   an d   d ata - d r iv e n   an aly s is   wer e  co n d u cted   to   cla s s if y   lo ca l  m u s cle  f atig u e  d u r in g   is o m etr ic  h an d   g r i p   ex er cises   u s in g   elec tr o m y o g r ap h ic  ( E MG )   s i g n als.  T h e  p r im ar y   g o al  was  to   en h an ce   r eh a b ilit atio n   o u tco m es  b y   in teg r atin g   r ea l - tim e  p h y s io lo g ical  m o n ito r in g   with   m ac h i n e   lear n in g - b ased   class if icatio n   an d   s u b jectiv e  f atig u e  ass ess m e n t.   R ec o g n izin g   th e  ch allen g es  o f   ac cu r ately   d etec tin g   m u s cle  f atig u e — d u e  to   its   s u b jectiv e  an d   m u ltifa cto r ial  n atu r e — th e  s tu d y   em p lo y e d   a   d u al   ap p r o ac h .   A  cu s to m - b u ilt  I o T - en a b led   wea r ab le  d ev ice ,   th e   Qim y l  s y s tem ,   was  u s ed   to   r ec o r d   a n d   p r o ce s s   E MG   s ig n als.  Featu r e  ex tr ac tio n   m e th o d s   wer e  ap p lied   d ir ec tly   o n   th e  d ev ice  to   g en er ate  co m p ac t  d escr ip to r s   s u ch   as  R M S,  MA V,   P2 P,  an d   MD F,  wh ich   wer e  tr an s m itted   to   a   clo u d   s er v e r   f o r   s to r ag e   an d   an aly s is .   Du r in g   th e  ex p er im en t,   p ar ti cip an ts   p er f o r m ed   s u s tain ed   s u b m ax im al  m u s cl e  co n tr ac tio n s   wh ile  p er i o d i ca lly   r ep o r tin g   th eir   p e r ce iv ed   f atig u e  lev els,  en ab lin g   alig n m en t  b etwe en   o b jectiv e  E MG   f ea tu r es  an d   s u b jectiv e  s en s atio n s .   T o   class if y   m u s cle  s tates  as   f atig u ed   o r   n o n - f atig u e d ,   s ev er al  m ac h in e  lear n in g   m o d el s — lo g is tic  r eg r ess io n   ( L R ) ,   d ec is io n   tr ee   ( DT ) ,  r an d o m   f o r est   ( R F) ,   an d   XGBo o s t — wer e  tr ain ed   an d   ev alu ated .   XGBo o s t  y ield ed   th e  b est  o v er all  p er f o r m an ce ,   wh ile  RF   was   id en tifie d   as  s u itab le  f o r   r ea l - tim e  em b ed d ed   a p p licatio n s .   T h e  f in d i n g s   d em o n s tr ate  th e  f ea s ib ilit y   an d   ef f ec tiv e n ess   o f   co m b i n in g   wea r ab le  E MG   s en s in g   with   in tellig en t  class if icatio n   alg o r ith m s   to   s u p p o r t   ad ap tiv e   r e h ab ilit atio n ,   p er s o n alize d   t r ain in g ,   an d   ea r l y   f atig u e  d etec tio n .   T h is   in teg r ated   ap p r o ac h   o f f er s   a  s ca lab le  s o lu tio n   f o r   m o d er n   teler e h ab ilit atio n   a n d   r em o te  p atien t  m o n ito r in g   s y s tem s .   Un lik e  m an y   p r ev io u s   s tu d ies,   wh ich   o f ten   r ely   s o lely   o n   o b jectiv e  E MG   d ata   with o u t   in c o r p o r ati n g   s u b jectiv e  f atig u e   p er ce p tio n s ,   o r   f o c u s   o n   s h o r t,   m ax im al   ef f o r t  b u r s ts   r ath er   t h an   s u s t ain ed   s u b m a x im al  co n tr ac tio n s   ty p ical  in   r e h ab ili tatio n ,   o u r   wo r k   ad d r ess es  th ese  g ap s   b y   s y n ch r o n izin g   r ea l  tim e  p h y s io lo g ical   s ig n als  with   u s er - r ep o r te d   f atig u e  lev els  d u r i n g   r ea lis tic  task   co n d itio n s .   M o r eo v er ,   ex is tin g   s o lu tio n s   f r eq u e n tly   d ep en d   o n   m u ltip le   ex ter n al  s en s o r s ,   lead in g   to   in cr ea s ed   co m p lex ity   a n d   r ed u ce d   p r ac ticality   f o r   ev er y d a y   u s e,   wh e r ea s   o u r   I o T - en ab le d   wea r ab le  p latf o r m   em p h asizes  o n - d ev ice  f ea tu r e  ex tr ac tio n   an d   ef f icien t  wir eless   d ata  tr an s m i s s io n ,   p r o m o tin g   lo w - p o wer   a n d   m o b ile  ap p licab ilit y .   Ad d it io n ally ,   wh ile  p r io r   wo r k s   h av e  u tili ze d   r elativ ely   s im p le  m ac h in e  lear n i n g   m o d els  o r   f ac ed   lim itatio n s   in   r ea l  tim e  em b ed d e d   im p lem en tatio n ,   o u r   co m p ar a tiv e  an aly s is   h ig h lig h ts   ad v a n ce d   alg o r ith m s   lik e   XGBo o s t  f o r   ac c u r ac y   an d   R an d o m   Fo r est  f o r   e m b ed d e d   d ep l o y m en t,   b alan ci n g   p er f o r m an ce   an d   o p er atio n al  f e asib ilit y .   T h u s ,   o u r   s tu d y   n o t  o n l y   en h an ce s   f ati g u e  d etec tio n   ac cu r ac y   b u t  also   ad v an ce s   p r ac tical  in teg r atio n   in to   ad ap tiv e   r eh ab ilit atio n   s y s tem s ,   o v er co m in g   k e y   tech n ical  an d   m eth o d o lo g ical  lim itatio n s   id en tifie d   in   liter atu r e .        3.   M E T H O DO L O G Y   3 . 1 .       E x perim ent   d escript io n   T en   h ea lth y   v o lu n teer s   ( 8   m al e,   2   f e m ale) ,   a g ed   1 9 – 2 2 ,   p ar t icip ated   in   th is   s tu d y .   T o   en s u r e  in ter n al   v alid ity   an d   s af ety ,   p ar ticip an ts   wer e  r ec r u ited   b ased   o n   s tr ict  in clu s io n   cr iter ia.   All  wer e  f r ee   o f   an y   k n o wn   m u s cu lo s k eleta l,  ca r d io v ascu lar ,   o r   n eu r o lo g ical  co n d itio n s ,   h ad   n o   u p p er   lim b   in ju r ies  with in   th e  p r e v io u s   s ix   m o n th s ,   an d   wer e  n o t  ta k in g   m ed icatio n   th at  co u ld   af f ec t  n eu r o m u s cu lar   f u n ctio n .   E ac h   in d i v id u al   p r o v id e d   wr itten   in f o r m ed   co n s en t  af ter   d em o n s tr atin g   a  c lear   u n d er s tan d in g   o f   t h e  e x p er im en tal  p r o to co l.   T h e  p r im ar y   o b jectiv e  o f   th is   s tu d y   was  to   in v esti g ate  th e  d ev elo p m en t  o f   lo ca lized   m u s c le  f atig u e  d u r in g   a   b r ief ,   co n tr o lled   is o m etr ic  h a n d g r ip   task .   A  k ey   g o al  was  t o   ex p lo r e  th e  co r r elatio n   b et wee n   s E MG   ac tiv ity   an d   p ar ticip an ts '   s elf - r ep o r ted   s en s atio n s   o f   f atig u e.   T h e  en tire   p r o ce d u r e  was  co n d u cted   in   a  s in g le  s e s s io n   last in g   ap p r o x im ately   th r ee   m in u tes  p er   p ar ticip a n t,  u s in g   a  ca li b r ated   h an d g r ip   d y n a m o m eter   t o   q u an tify   f o r ce   o u tp u t.  T h e  ex p er im en ta l  s ess io n   in v o lv e d   two   co n s ec u tiv e  p h ases .   First,  to   estab lis h   ea ch   in d i v id u al’ s   m ax im al  v o lu n tar y   co n tr ac tio n   ( MV C ) ,   p ar ticip an ts   p er f o r m ed   th r ee   m ax im al  is o m etr ic   co n tr ac tio n s   with   th eir   d o m in an t  h an d .   E ac h   co n tr ac tio n   last ed   th r ee   s ec o n d s ,   an d   p ar ticip a n ts   wer e  m o tiv ated   with   r ea l - tim e   v is u al  f ee d b ac k   an d   s tan d a r d i ze d   v er b al  e n co u r ag em e n t.  D u r in g   th is   p h ase,   s E MG   s ig n als  wer e  co n tin u o u s ly   r ec o r d e d   f r o m   th e  tar g et  f o r ea r m   f lex o r   m u s cles.  T h e  r o o t  m ea n   s q u ar e  ( R MS)   v alu e  o f   t h e  E MG   s ig n al  was  ca lcu lated   f o r   ea c h   tr ial,   an d   t h e  av er ag e   o f   t h e  th r ee   tr ials   was  u s ed   to   d ef in e  th e   b aselin e  MV C   r ef er en ce ,   en s u r in g   in te r - p ar ticip a n t  co m p ar ab ilit y .   I m m ed iately   f o llo win g   th e  MV C   ass ess m en t,  p ar ticip an ts   b eg an   th e   s ec o n d   p h ase  with o u t  r est  t o   en s u r e  p h y s io lo g ical  co n ti n u ity .   I n   th is   p h ase,   th ey   m ain tain ed   a  s tead y   is o m etr ic  co n tr ac tio n   at  5 0 %  o f   th eir   in d i v id u al   MV C   f o r   1 2 0   s ec o n d s .   T h is   p r o to co l,   c o m b in in g   m a x im al  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 9 5 4 - 5 9 6 7   5958   ef f o r t  with   s u s tain ed   s u b m ax im al  ex er tio n ,   is   wid ely   ad o p ted   in   f atig u e  r esear c h   to   s im u late  r ea l - wo r l d   m u s cu lar   d em an d s   an d   en s u r e  a  co n tr o lled   i n d u ctio n   o f   f atig u e  [ 4 3 ] ,   [ 4 4 ] .  T h r o u g h o u t  th e  1 2 0 - s ec o n d   s u s tain ed   co n tr ac tio n ,   E MG   ac tiv ity   was  co n tin u o u s ly   r ec o r d ed   to   tr ac k   ch a n g es  in   m u s cle  ac tiv atio n .   Simu ltan eo u s ly ,   p ar ticip an ts   p r o v id ed   v e r b al  r atin g s   o f   th eir   p er ce iv ed   f atig u e  at  3 0 - s ec o n d   in ter v als.  T h ese   r atin g s   wer e  ca p tu r ed   u s in g   a  0 - 1 0   n u m er ical  s ca le,   wh er e  0   in d icate d   "n o   f atig u e"   a n d   1 0   r ep r esen ted   "m ax im al  f atig u e . "  Fo r   a n aly s is ,   th ese  s elf - r ep o r ts   wer e  th en   ca teg o r ized   in to   l o w  ( 0 – 3 ) ,   m o d er ate  ( 4 – 6 ) ,   an d   h ig h   ( 7 – 1 0 )   lev els o f   f atig u e.   T h is   d u al - m o d ality   ap p r o ac h ,   wh ich   in teg r ates  o b jectiv e  el ec tr o p h y s io lo g ical  d ata  with   s u b jectiv e  p er ce p tu al  f ee d b ac k ,   was  ch o s en   to   p r o v id e   a  co m p r eh e n s iv e  an d   ec o lo g ically   v alid   ass ess m en t  o f   f atig u e .   T h e  p r o to co l' s   d esig n   i n clu d e d   s ev er al   in ten tio n al   ch o ices  to   en s u r e   d ata   in teg r ity .   T h e   ab s en ce   o f   a  r est  p er io d   b etwe en   t h e  two   p h as es  was  cr itical  to   p r ev en t  p ar tial  m u s cle  r ec o v er y ,   wh ich   co u ld   co n f o u n d   th e   f atig u e  p r o f ile.   L ik ewise,   f o r g o in g   a   war m - u p   o r   co o ld o wn   aim ed   to   is o late  th e  ac u te  m u s cu lar   r esp o n s e  to   a   s u s tain ed   lo ad ,   m i r r o r i n g   th e   d em an d s   o f   m an y   r ea l - wo r ld   task s .   I n   s u m m ar y ,   th is   f r a m ewo r k   p r o v id es  a   v alid ated   an d   p r ac tical  m et h o d   f o r   ass ess in g   lo ca lized   m u s cle  f atig u e.   I ts   b r ief   d u r atio n ,   m in im al  eq u ip m en t   r eq u ir em e n ts ,   an d   h i g h   r e p r o d u cib ilit y   m ak e  it  i d ea lly   s u i ted   f o r   i n teg r atio n   in to   m o b il e  h ea lth   p latf o r m s ,   wea r ab le  tech n o lo g ies,  an d   r e m o te  m u s cu lo s k eleta l e v alu ati o n   s y s tem s .     3 . 2 .     Q i m y l Io T   d ev ice   T o   en s u r e  ac cu r ate  a n d   r ep r o d u cib le  ac q u is itio n ,   p r o ce s s in g ,   an d   an al y s is   o f   s u r f ac e  elec tr o m y o g r ap h ic   ( s E MG )   s i g n als,  we  d ev elo p e d   a   th r ee - tier ed   s y s tem   ar ch itectu r e  in t eg r atin g   h ar d war e,   f ir m war e,   an d   alg o r ith m ic  m o d u les.  T h is   ar ch itectu r e  e n co m p ass es:  i)   an   ed g e - lev el  I o T   d ev ice  ( Qim y l)   f o r   s ig n al  ac q u is itio n   an d   p r ep r o c ess in g ,   ii)  a  ce n tr al  s er v er   f o r   s tr u ctu r ed   d ata  s to r a g e  an d   s y n ch r o n izatio n ,   an d   iii)  a  m ac h in e  lear n i n g   p i p elin e  f o r   h i g h - lev el  class if icatio n   o f   m u s cle  f atig u e   s tates,  as ill u s tr ated   in   Fig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   Ar c h itectu r e  o f   th e  m u lti - lev el  s y s tem   f o r   ac q u is itio n ,   p r o ce s s in g ,   s to r ag e,   a n d   a n aly s is   o f   E MG   s ig n als       T h e  Qim y l  d ev ice   co n s titu tes  th e  c o r e  o f   t h e  s en s in g   s u b s y s tem   an d   is   co m p o s ed   o f   a   SEN0 2 4 0   s E MG   s en s o r   an d   an   E SP 3 2   m icr o co n tr o ller .   T h e   SEN0 2 4 0   m o d u le  ca p tu r es  d i f f er en tial   b io p o te n tials   f r o m   th e  s k in   s u r f ac e  o v er   th e   tar g e t  m u s cle  g r o u p .   T h e   an alo g   s ig n al  is   r o u ted   to   th e   h ig h - im p ed an ce   in p u t  o f   th e   E SP 3 2 ,   wh er e   it  u n d er g o es  an alo g - to - d ig ital  co n v er s io n .   Sam p lin g   r ates  b etwe en   1 0 0   Hz  an d   1 0 0 0   Hz  wer e   em p ir ically   test ed ,   with   5 0 0   Hz  s elec ted   as  th e  d ef a u lt,  p r o v id in g   a   b alan ce   b etwe en   s p ec tr al  f id elity   ( p r eser v in g   th e  in f o r m ativ e  2 0 – 4 5 0   Hz  E MG   b an d )   an d   p o wer   ef f icien cy .   A  d ig ital  4 t h - o r d e r   B u tter wo r th   b an d - p ass   f ilter   ( c u t - o f f :   2 0 – 4 5 0   Hz)   is   a p p lied   in   r ea l - tim e  to   s u p p r ess   m o tio n   ar tifa cts  an d   p o wer lin e   in ter f er en ce   ( 5 0 /6 0   Hz) .   T h i s   f ilter in g   s tag e  r ep r esen ts   a  s tan d ar d   b u t  ess en tial  s te p   in   en s u r in g   th e   p h y s io lo g ical  r ele v an ce   o f   th e  ac q u ir ed   s ig n al.   Fo llo win g   f iltra tio n ,   th e  s ig n al  s tr ea m   is   s eg m en ted   in to   o v er lap p i n g   2 0 0   m s   win d o ws  with   5 0 %   o v er lap   to   r etain   tem p o r al  r eso lu tio n .   W ith in   ea ch   win d o w,   f iv e  v alid ated   tim e - d o m ain   an d   f r e q u en c y - d o m ain   f ea tu r es  ar e  ex tr ac t ed :  r o o t  m ea n   s q u a r e  ( R MS) ,   m ea n   ab s o lu te  v alu e  ( MA V) ,   p ea k - to - p ea k   am p litu d e  ( P2 P),   m e d ian   f r eq u en cy   ( MD F),   a n d   a   b i n ar y   a ctiv ity   f lag .   R MS  an d   MA V,   co m m o n l y   u s ed   in   E MG   an aly s is ,   r ef lect  co n tr ac tio n   in ten s ity ,   wh ile  P2 P  an d   MD F  p r o v id e  in s ig h ts   in t o   s ig n al  am p litu d e  d y n am ics  an d   s p ec tr al  d is tr ib u tio n .   T h e   b in ar y   ac tiv ity   f la g   i s   ca lcu lated   u s in g   a  h y s ter esis - b ased   r u le   ap p lied   to   R MS  an d   MA V,   in d icatin g   th e  p r esen ce   o f   v o lu n tar y   m u s cu lar   ac tiv atio n .   R ath er   th an   tr an s m itti n g   r aw   E MG   s ig n als,  wh ich   ar e  b an d wid th - in ten s iv e  an d   s u s ce p tib l e  to   lo s s ,   th e  s y s tem   tr an s m its   o n ly   co m p ac t  f iv e - elem en t  f ea tu r e  v ec to r s   with   tim estam p s   v ia  W i - Fi.  T h is   a p p r o ac h ,   as  illu s tr ated   in   Fig u r e  1 ,   s ig n if ican tly   r ed u ce s   d ata  lo a d   an d   im p r o v e s   en er g y   ef f icien cy ,   m ak in g   it su itab le  f o r   wea r ab le,   b atter y - o p er ated   s y s tem s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   cla s s ifica tio n   o f lo ca l m u s cle  fa tig u e   …   ( Zh a n el  B a ig a r a ye v a )   5959   T h e  s er v er   b ac k e n d   r ec eiv es  t h ese  f ea tu r e  v ec to r s   in   r ea l - ti m e  an d   s to r es  th em   in   a  s tr u ctu r ed   tim e - s er ies  f o r m at  to g eth er   with   m etad ata  s u ch   as  tim estam p s ,   s ess io n   id en tifie r s ,   a n d   d ev ice  id en tifie r s .   T h is   d esig n   s u p p o r ts   lo n g itu d in al  a n aly s is ,   tim e - b ased   ag g r eg ati o n ,   a n d   s tab le  s to r a g e.   A  R E STf u l  API   in ter f ac e   f ac ilit ates  r ea l - tim e  ac ce s s   f o r   m o n it o r in g   an d   v is u aliza tio n ,   as  well  as  h is to r ical  d ata   ex p o r t  f o r   o f f lin e  tr ain in g ,   an n o tatio n ,   o r   r ev iew .   T h e  m ac h in e  lear n in g   m o d u le  ad d r ess es  th e  b in ar y   class i f icatio n   task   o f   d etec tin g   th e   o n s et  o f   m u s cle  f atig u e.   T h is   co n s titu tes  a  n o v el  ap p licatio n   o f   s u p e r v is ed   lear n in g   in   ed g e - d e p lo y ed   E MG   s y s tem s ,   with   lab els  d er iv ed   f r o m   r ea l - tim e  u s er   in p u t  an d   f o r ce   d e ca y   cr iter ia.   Fo u r   class if icatio n   alg o r ith m s   wer e   ev alu ated :  lo g is tic  r eg r ess io n ,   d ec is io n   tr ee ,   r an d o m   f o r est,   an d   XGBo o s t.  Stra tifie d   5 - f o ld   cr o s s - v alid atio n   was  u s ed   to   im p r o v e  g en er al izatio n   an d   a d d r ess   class   im b alan ce .   Mo d el  p er f o r m a n ce   was  ass e s s ed   u s in g   R OC - AU C ,   F1 - s co r e,   an d   in f er en ce   laten cy .   XGBo o s t  ac h iev ed   th e  h ig h est  ac cu r ac y   u n d er   lim ited   tr ain in g   d ata,   wh ile  th e  r an d o m   f o r est  m o d el  s h o wed   s u p er io r   ex ec u tio n   s p ee d   an d   was  th u s   s el ec ted   f o r   o n - d ev ic e   d ep lo y m e n t.  T h is   en ab led   lo c al  in f er en ce   d ir ec tly   o n   th e  E SP 3 2 ,   en s u r in g   r ea l - tim e  cl ass if icatio n   with o u t   r eq u ir in g   a  co n s tan t ser v er   co n n ec tio n .   T h e  p h y s ical  r ea lizatio n   o f   th e  Qim y l  d ev ice   is   d ep icted   in   Fig u r e  2 .   T h e  E MG   s en s o r   is   attac h ed   o v er   th e  f lex o r   ca r p i  r ad ialis   m u s cle  u s in g   m ed ical - g r a d e  a d h esiv e,   wh ile  th e  E SP 3 2   m ic r o co n tr o ller   is   f ix ed   to   th e  f o r ea r m   with   a   lig h twei g h t  s tr ap .   T h is   ar r a n g em e n t  r e d u ce s   wir e  ten s io n   an d   m o v e m en t - in d u ce d   n o is e,   wh ile  p r eser v in g   co m f o r t  an d   m o b ilit y   d u r in g   u s e.   I f   n etwo r k   co n n ec tiv ity   is   tem p o r ar ily   l o s t,  f ea tu r e  v ec to r s   ar e  b u f f e r ed   lo ca lly   an d   au to m atica lly   tr an s m itted   o n ce   th e   co n n ec tio n   is   r esto r ed ,   e n s u r i n g   th e  co n tin u ity   o f   th e  d ataset.   Ov er all,   th e  p r o p o s ed   s y s tem   in teg r ates  v alid a ted   s ig n al  p r o ce s s in g   tech n iq u es  with   em b e d d ed   m ac h in e  lear n in g   to   d eliv er   a n   en er g y - e f f icien t,  l o w - laten c y ,   an d   in tellig en t   E MG   m o n i to r in g   s o l u tio n .   I ts   d esig n   s u p p o r ts   p er s o n alize d   f atig u e  tr ac k in g   an d   a d ap tiv e  r eh ab ilit atio n   in   r ea l - tim e,   as  v is u ally   s u m m ar ize d   in   Fig u r e  1 .             Fig u r e  2 .   I o T   d e v ice  Qim y l       3 . 3 .     Da t a   p re pro ce s s ing   T h e  d ataset  em p lo y ed   in   th i s   s tu d y   was  o b tain ed   t h r o u g h   s u r f ac e   elec tr o m y o g r a p h i c  ( s E MG )   r ec o r d in g s   u s in g   a   s tan d ar d iz ed   E MG   s en s o r   o v er   a  1 2 0 - s ec o n d   i n ter v al  f o r   ea c h   p ar ticip an t.  T o   ca p tu r e   s u b jectiv e  p er ce p tio n s   o f   f atig u e,   i n d iv id u als  wer e  p r o m p t ed   ev e r y   3 0   s ec o n d s   to   s elf - ass es s   th eir   f atig u e   lev el  u s in g   a  1 0 - p o in t  L ik e r t - ty p e  s ca le.   Fo r   a n aly tical   p u r p o s es,  th ese  s elf - ass ess m en t  s co r es  wer e  s u b s eq u en tly   d is cr etize d   in t o   th r ee   o r d in al  ca teg o r ies:   0 – 3   ( n o   f atig u e,   lab ele d   as  class   0 ) ,   4 – 6   ( m o d e r ate  f atig u e,   class   1 ) ,   an d   7 – 1 0   ( h i g h   f atig u e,   class   2 ) .   T h is   p r o c ed u r e  alig n s   with   r ec en t  ef f o r t s   to   p air   s u b jectiv e  f atig u e  r atin g s   with   s E MG   d ata  to   en h an ce   m o d el  tr ain in g   an d   class if icatio n   [ 4 5 ] ,  an d   th e  ad o p te d   ca teg o r izatio n   s ch em e  was  s p ec if ically   ch o s en   to   e n s u r e  r o b u s t  class   s ep ar atio n   in   s u p er v is ed   lear n in g   task s ,   co n s is ten t w ith   estab lis h ed   p r ac tices in   m u s cle  f atig u e  r esear ch .   Un lik e  ce r tain   p r e p r o ce s s in g   p ip elin es  th at  in tr o d u ce   s y n th etic  au g m en tatio n ,   t h is   s tu d y   ex clu s iv ely   u tili ze d   o r ig in al  ex p e r im en tal  d ata  to   p r eser v e  ec o l o g ical  v a lid ity .   T h e  r aw  d ataset  was  in itially   s cr ee n ed   f o r   d u p licates  an d   m is s in g   en tr ies ;  n o n e  wer e  f o u n d ,   c o n f ir m i n g   d ata  in teg r ity .   C o n tr ar y   to   t y p ical  n o r m aliza tio n   p r o ce d u r es,  n o   s ca lin g   tr an s f o r m atio n s   wer e  a p p lied   at   th is   s tag e,   s in ce   th e  s elec ted   m ac h in e  lear n in g   m o d els  em p lo y ed   later   in   th e  p ip elin e  d em o n s tr ated   r o b u s tn ess   to   s ca le  h eter o g en eit y .   Ad d itio n al  co n tex tu al  v ar iab l es  wer e  in co r p o r ated   to   ex p l o r e  th eir   p o te n tial  in f lu e n ce   o n   f atig u e   p er ce p tio n .   T h ese  in clu d ed   d em o g r ap h ic  an d   life s ty le  f ac t o r s   s u ch   as  ag e,   g en d er ,   r eg u lar   en g ag e m en t  in   s p o r ts ,   s m o k in g   s tatu s ,   an d   al co h o l  co n s u m p tio n .   C ateg o r ic al  f ea tu r es  wer e  en co d e d   n u m er ically   u s in g   th e   L ab elE n co d e r   f u n ctio n   f r o m   s cik it - lear n ,   en ab lin g   s ea m less   in teg r atio n   in to   d o wn s tr ea m   s tatis tical  an d   m ac h in e  lear n in g   m o d els.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 9 5 4 - 5 9 6 7   5960   A  co r r elatio n   a n aly s is   was  c o n d u cte d   to   ev al u ate  in ter - v a r iab le  r elatio n s h ip s   an d   d etec t  p o ten tial   m u ltico llin ea r ity .   T h e  r esu ltin g   Pear s o n   co r r elatio n   m atr ix ,   s h o wn   in   Fig u r e  3 ,   s er v ed   as  a  d iag n o s tic  to o l  f o r   f ea tu r e  s elec tio n   an d   d im e n s io n ality   r ed u ctio n .   Ap p ly i n g   a   s im p le  co r r elatio n   f ilter   s ig n if ican tly   m itig ates   m u ltico llin ea r ity   an d ,   wh en   co m b in ed   with   co m p lem en ta r y   f ea tu r e - s elec tio n   m eth o d s ,   r elia b ly   en h an ce s   b o th   th e  p r ed ictiv e  ac cu r ac y   an d   r o b u s tn ess   o f   th e  m o d els  [ 4 6 ] .  As  in d icate d   in   th e  m atr ix ,   t h e  “f atig u e”   s co r e  d em o n s tr ated   a n   e x tr em ely   h ig h   p o s itiv e  co r r elatio n   ( r   =  0 . 9 5 )   with   th e  d er iv ed   c ateg o r ical  v a r iab le   “f atig u e_ class , ”  co n f ir m in g   r ed u n d an cy .   Acc o r d in g l y ,   th e  “f atig u e”   co lu m n   was  ex clu d ed   to   p r ev e n t   co llin ea r ity - in d u ce d   m o d el  i n s tab ilit y .   Ad d itio n ally ,   t h e  “n am e”   co lu m n ,   s er v i n g   o n l y   as  a  p ar ticip a n t  id en tifie r ,   was  d is ca r d ed   d u e  t o   its   lack   o f   an aly tical  u tili ty   an d   p o ten tial  to   in tr o d u ce   a r tifa cts.  T h is   r ig o r o u s   p r ep r o ce s s in g   p ip elin e  en s u r es  th at  o n ly   in f o r m ativ e  an d   n o n - r ed u n d an t  f ea t u r es  ar e  r etain ed   f o r   f u r t h er   an aly s is ,   th er eb y   en h a n cin g   b o th   th e   v alid ity   a n d   r ep r o d u ci b ilit y   o f   th e  r esear c h .   T h e  u s e   o f   d o m ai n - ju s tifie d   d is cr etiza tio n ,   ex clu s io n   cr it er ia  b ased   o n   s tatis tical  d iag n o s tics ,   an d   s tan d ar d ize d   e n co d in g   tech n iq u es   co llectiv ely   s u p p o r t th e  m eth o d o lo g ical  tr an s p a r en cy   r eq u ir e d   f o r   r ep licatio n .             Fig u r e  3 .   C o r r elatio n   m atr ix       3 . 4 .     M a chine  lea rning   cla s s i f ica t io n   Su p er v is ed   m ac h in e - lear n in g   tech n iq u es  wer e  em p lo y ed   to   co n s tr u ct  a  m o d el  th at  q u an tifie s   p ar ticip an ts ’   f atig u e   lev els  f r o m   elec tr o m y o g r a p h y   ( E MG )   r ec o r d in g s   to g eth er   with   a d d itio n al  co n te x tu al  f ac to r s .   Fo u r   co m p lem en tar y   class if ier s — LR ,  RF ,  XGBo o s t   an d   DT — wer e  s elec ted   b ec au s e  th ey   m an ag e   co m p lex ,   s tr u ct u r ed   d ata  ef f ec tiv ely   an d   ca p tu r e  p o ten ti al  n o n - lin ea r   r elatio n s h ip s   with in   it.  L o g is tic   r eg r ess io n   s er v ed   as  an   in ter p r etab le  lin ea r   b aselin e  f o r   d et ec tin g   s im p le  ass o ciatio n s   [ 4 7 ] ,   wh er ea s   R F  an d   DT ,   as  tr ee - b ased   en s em b le  lear n er s ,   m o d elled   h ier ar c h ical  p atter n s   an d   h ig h - o r d er   f ea t u r e  in ter ac tio n s   [ 4 8 ] ,  [ 4 9 ] .   E x tr em e  g r ad ien t  b o o s t in g   ( XGBo o s t)   was  in clu d ed   f o r   its   p r o v en   ca p ac ity   to   r ep r esen t  in tr icate   v ar iab le  d ep en d en cies  wh ile  m ain tain in g   s tr o n g   p r ed ictiv e   p er f o r m a n ce   [ 5 0 ] .  Hy p e r - p ar am eter   o p tim is atio n   f o r   ev er y   alg o r ith m   was  p er f o r m ed   with   an   ex h au s tiv e  Gr id Sear ch ,   en s u r in g   ea ch   m o d el  was  tu n ed   to   th e   s p ec if ic  ch ar ac ter is tics   o f   th e  d ataset.   I m p lem en tatio n   r elied   o n   th e  Scik it - lear n   an d   XGBo o s t lib r ar ies.   Mo d el  p er f o r m a n ce   was  ass ess ed   with   f o u r   s tan d ar d   m e tr ics.  Acc u r ac y — th e  r atio   o f   co r r ec tly   class if ied   in s tan ce s   to   th e  to tal  n u m b er   o f   p r ed ictio n s — o f f e r s   an   o v er all  g a u g e  o f   co r r ec t n ess   b u t  ca n   m ask   d ef icien cies  wh en   class es  ar e   im b alan ce d .   Pre cisi o n ,   d ef in ed   as  th e  p r o p o r ti o n   o f   tr u e  p o s itiv es  am o n g   all   p o s itiv e  p r ed ictio n s ,   h ig h lig h t s   th e  m o d el’ s   r esis tan ce   to   f alse  p o s itiv es.  R ec all  m ea s u r e s   th e  s h ar e  o f   tr u e  p o s itiv es  r etr iev ed   f r o m   all  ac tu al  p o s itiv es,  in d icatin g   th e  m o d el’ s   s en s itiv ity .   T h e  h ar m o n ic  m ea n   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   cla s s ifica tio n   o f lo ca l m u s cle  fa tig u e   …   ( Zh a n el  B a ig a r a ye v a )   5961   Pre cisi o n   an d   R ec all,   th e  F1 - s co r e,   p r o v id es  a  b alan ce d   s in g le - v alu e  s u m m ar y   w h en   a  tr ad e - o f f   e x is ts   b etwe en   th e  two .   T h e  m etr ics  wer e  co m p u te d   ac co r d in g   t o   t h e  ex p r ess io n s :        =  +     +  +    +      ( 1 )       =   +      ( 2 )       =   +      ( 3 )     1 = 2   ×      ×        +      ( 4 )     Her e,   T P  r ep r esen ts   th e   n u m b er   o f   tr u e - p o s itiv e  p r ed ictio n s ,   T N  th e  tr u e - n eg ativ e  p r ed ict io n s ,   FP   th e  f al s e - p o s itiv e  p r ed ictio n s ,   a n d   FN t h e  f alse - n eg ativ e  p r ed ictio n s .     T ak en   to g eth er ,   th e  ca r ef u ll y   tu n e d   class if ier   s et,   th e  c lass - im b alan ce   s tr ateg y ,   an d   th e  f o u r   co m p lem en tar y   m etr ics  p r o v i d e  a  co m p r e h en s iv e  an d   r e p r o d u cib le  ev al u atio n   f r am ewo r k   [ 5 1 ] .  T h is   s tr u ctu r e   n o t  o n ly   h ig h lig h ts   o v er all  ac cu r ac y   b u t  also   clar if ies  ea ch   m o d el’ s   ten d en c y   to war d   f alse  alar m s   o r   m is s ed   d etec tio n s — cr itical  f ac to r s   wh en   ass ess in g   f atig u e  f r o m   E MG   d ata — th er eb y   en s u r in g   th at  s u b s eq u e n t   co m p ar is o n s   an d   in ter p r etatio n s   r est o n   a  s o lid ,   tr a n s p ar en t f o u n d atio n .         4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N    T h e  an aly s is   o f   m ac h i n e  lear n in g   m o d els  f o r   class if y in g   p ar ticip an ts ’   f atig u e  lev els  s h o ws  v ar y in g   ac cu r ac y   an d   ef f icien cy   am o n g   th e  test ed   alg o r ith m s .   T h e  DT   m o d el  ac h iev ed   th e  b est  r esu lts   with   an   ac cu r ac y   o f   9 0 . 7 %,  alo n g   w ith   h ig h   p r ec is io n   ( 9 0 . 7 %)  an d   r ec all  ( 9 0 . 9 %).   T h is   in d i ca tes  it s   ab ilit y   to   ef f ec tiv ely   class if y   f atig u e  lev els with   a  g o o d   b alan ce   b etwe en   co m p leten ess   an d   p r ec is io n .   T h e  RF   m o d el   d em o n s tr ated   an   ac cu r ac y   o f   8 9 . 4 %,  p r ec is io n   o f   8 9 . 3 %,  an d   r ec all   o f   8 9 . 9 %.  T h e   class if icatio n   r esu lts   ac r o s s   cl ass es  s h o wed   h ig h   s co r es  f o r   all  th r ee   f atig u e  ca teg o r ies,  wi th   p ar ticu lar ly   h i g h   R ec all  f o r   clas s   0   ( n o   f atig u e)   at  9 6 %.  Du e  to   its   en s em b le  s tr u ctu r e,   RF   ef f ec tiv ely   ca p tu r es  co m p lex   d ep en d e n cies b etwe en   f ea tu r e s ,   en s u r in g   m o d el  r o b u s tn ess .   T h e  XGBo o s t  m o d el  s h o wed   co m p a r ab le  r esu lts   with   an   ac cu r ac y   o f   8 9 . 4 %,  an d   p r ec is io n   an d   r ec all  b o th   at  8 9 . 4 %.   C lass - wi s e  class if icatio n   was  also   s tab le,   with   p r ec is io n   an d   r ec all  r a n g in g   f r o m   8 6 %  to   9 5 %.  T h is   m eth o d   co n f ir m ed   its   ef f ec tiv en ess   in   th e  f atig u e  class if icatio n   task ,   alth o u g h   it  s lig h tly   lag g ed   b eh in d   t h e  DT   in   o v er all  ac cu r ac y .   L o g is tic  r eg r ess io n   ac h i ev ed   th e  lo west  ac cu r ac y   at  7 4 . 2   %.  I ts   p r ec is io n   an d   r ec all  wer e  o n ly   7 3 . 5   %  an d   7 4 . 3   %,  r esp ec tiv ely .   T h e   lin ea r   n atu r e  o f   t h is   m o d el  lim ited   its   ab ilit y   to   ca p tu r e  n o n lin ea r   p atter n s   in   t h e  d ata,   wh ich   led   to   m o r e  er r o r s   in   class if y in g   f atig u e   lev el s .   T h u s ,   am o n g   th e  test ed   alg o r i th m s ,   th e  Dec is io n   T r ee   d em o n s tr ated   th e  b est  b alan ce d   p er f o r m an ce ,   as  s h o wn   in   T ab le   1 ,   f o llo we d   b y   RF   an d   XGBo o s t  with   v er y   clo s e  r esu lts .   L o g is tic  r eg r ess io n   p r o v e d   to   b e  th e  least  ef f ec tiv e  f o r   th e  class if icatio n   task .   All   m o d el  r esu lts   ar e  p r esen ted   in   class if icatio n   r ep o r ts   an d   m etr ics,  en ab lin g   co n clu s io n s   ab o u t  th e  p r ac tical  ap p licab ilit y   o f   ea ch   m o d el  f o r   f atig u e   an aly s is   b ased   o n   E MG   d ata.         T ab le  1 .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   m ac h in e  lear n in g   m o d els wa s   ev alu ated   f o r   class if y in g   m u s c le  f atig u e  u s in g   E MG   s ig n als   M o d e l   A c c u r a c y   P r e c i s i o n   R e c a l l   F1   R a n d o m  f o r e s t   8 9 %   8 7 %   8 9 %   8 9 %   D e c i s i o n   t r e e   9 0 %   9 0 %   9 0 %   9 0 %   X G B o o st   8 9 %   8 9 %   8 9 %   8 9 %   Lo g i s t i c   r e g r e ssi o n   7 4 %   7 3 %   7 4 %   7 3 %       Fig u r e  4   s h o ws  th e  co n f u s io n   m atr ix   f o r   th e  f atig u e  lev el  class if icatio n   m o d el  with   th r ee   class e s :   lo w  ( 0 ) ,   m ed i u m   ( 1 ) ,   an d   h ig h   ( 2 ) .   T h e  m atr ix   in d icate s   th at  th e  m o d el  co r r ec tly   class if ied   7 6   in s tan ce s   o f   lo w   f atig u e  lev el,   with   1   in s t an ce   m is class if ied   as  m ed iu m   an d   2   as  h i g h .   Fo r   t h e  m e d iu m   f atig u e  le v el,     7 6   in s tan ce s   wer e  co r r ec tly   id en tifie d ,   wh ile  9   wer e  m is class if ied   as  lo w  an d   7   as  h ig h .   R eg ar d in g   th e  h i g h   f atig u e  lev el,   5 9   in s tan ce s   wer e  co r r ec tly   class if ied ,   with   2   a n d   4   i n s tan ce s   m is class if ied   a s   lo w  an d   m ed i u m ,   r esp ec tiv ely .   T h e   co n f u s io n   m atr ix   d em o n s tr ates  th at  th e  m o d el  p e r f o r m s   well,   with   m o s t  m is class if ica tio n s   o cc u r r in g   b etwe en   a d jace n t  f atig u e  lev els,  h ig h lig h ti n g   t h e  ch allen g e   o f   p r ec is ely   d is tin g u is h in g   clo s ely   r elate d   class es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   15 ,   No .   6 ,  Decem b e r   20 25 :   5 9 5 4 - 5 9 6 7   5962   Fig u r e  5   s h o ws  th e   f ea tu r e  im p o r tan ce   o f   th e   DT   m o d el.   T h e  ch ar t   d is p lay s   th e   r elativ e   in f lu en ce   o f   ea ch   f ea tu r e  o n   th e  m o d el' s   p r ed ictio n s .   T h e  m o s t  im p o r tan t   f ea tu r e  is   tim e,   f o llo wed   b y   S m o k e  an d   Alco h o l ,  in d icatin g   th eir   s ig n if ican t  i m p ac t  o n   t h e  p r e d ictio n   o u tc o m es.  Oth er   im p o r tan t  f ea t u r es  in clu d e  Ag e  an d   s p o r t,  wh ich   also   h a v e  a  n o ticea b le  ef f ec t o n   th e  m o d el.             Fig u r e  4 .   C o n f u s io n   m atr i x           Fig u r e  5 .   Featu r e   i m p o r ta n ce s       I t  is   ev id en t  th at  tim e  h as  a  s tr o n g   in f lu en ce ,   as  th e  lo n g er   th e  lo ad   is   ap p lied ,   th e  g r ea ter   t h e  f atig u e   ex p er ien ce d — an   o b s er v atio n   th at  alig n s   with   th e  k n o w n   p h y s io lo g ical  ac cu m u latio n   o f   n eu r o m u s cu lar   f atig u e  d u r in g   s u s tain ed   ex er tio n   [ 5 2 ] .  B eh av io r al  f ac to r s ,   in clu d in g   s m o k i n g   an d   alco h o l   co n s u m p tio n ,   also   em er g ed   as  s ig n if ican t  p r ed icto r s ,   in d icatin g   th at  life s ty le  h ab its   m ay   co n tr ib u te   m ea n in g f u lly   to   th e   d ev elo p m e n t  an d   p er ce p tio n   o f   f atig u e.   L ess   im p o r tan t  f ea tu r es  in clu d e  R MS,   Gen d er ,   an d   MD F  ( Hz) ,   wh ich   h av e  lo wer   r elativ e   im p o r tan ce   v alu es.  T h ese  r esu lts   co n f ir m   th at  tim e,   alo n g   with   ce r tain   b io lo g ical  an d   b eh av io r al   p ar a m eter s ,   p lay s   a  k ey   r o le  i n   th e   Dec is io n   T r ee   m o d el’ s   p r e d ictio n s .   T h e   in clu s io n   o f   b o t h   p h y s io lo g ical  an d   b eh a v io r al   v ar iab les  en ab les  th e  m o d el  to   r ep r esen t  f atig u e  m o r e   co m p r eh e n s iv ely ,   o f f er in g   m ea n in g f u l  g u id a n ce   f o r   th e  d esig n   o f   in d iv i d u alize d   r eh ab ilit atio n   p r o to c o ls .   T h e  s tu d y   aim ed   to   d ev el o p   a  r ea l - tim e,   I o T - e n ab led   s y s tem   f o r   class if y in g   lo ca l  m u s cle  f atig u e   u s in g   s u r f ac e  E MG   s ig n als,  b eh av io r al  co n tex t,  an d   s u b jectiv e  f atig u e  p er ce p tio n .   T h e  g o al  was  to   im p r o v e   r eh ab ilit atio n   o u tco m es  th r o u g h   m o r e  ac cu r ate  an d   p e r s o n alize d   f atig u e  d etec tio n .   A   k ey   m eth o d o lo g ical  in n o v atio n   was  th e  u s e  o f   s u b jectiv e  f atig u e  r atin g s   as  th e  tar g et  v ar iab le,   p r ed icted   f r o m   a  co m b in atio n   o f   o b jectiv e  E MG   s ig n al  f ea tu r es  an d   b eh av io r al  f ac to r s   s u ch   as  s m o k in g   an d   alco h o l  co n s u m p tio n .   T h ese  f ea tu r es  wer e   ex tr ac ted   d ir ec tl y   o n   a   wea r ab le   d ev ice   ( Qim y l)   an d   tr an s m itted   wir eless ly   f o r   a n aly s is .   Sev er al   s u p er v is ed   m ac h in e  lear n in g   alg o r ith m s — LR ,  DT ,  RF ,   a n d   XGBo o s t — wer e  ap p lied   to   class if y   f atig u e  s tates,  with   th e  DT   m o d el  ac h iev in g   th e   b est  p e r f o r m an ce   a t  9 0 . 7 %   ac cu r ac y .   T h e  co n ce p tu al  n o v elty   lies   in   s y n ch r o n izi n g   p h y s io lo g ical  a n d   b eh a v io r al  in p u ts   to   m o d el   s u b jectiv e  f atig u e  in   r ea l  tim e ,   en ab lin g   ef f icien t  on - d e v ice  p r o ce s s in g   an d   p r ac tical  d ep lo y m en t  f o r   a d ap tiv e  t eler eh ab ilit atio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         Ma ch in e  lea r n in g - b a s ed   cla s s ifica tio n   o f lo ca l m u s cle  fa tig u e   …   ( Zh a n el  B a ig a r a ye v a )   5963   E x is tin g   s tu d ies  o n   m u s cle  f at ig u e  ass ess m en t  h av e  p r ed o m i n an tly   ad o p ted   o b jectiv e  m eth o d o lo g ies   b ased   o n   s u r f ac e  E MG ,   wit h   lim ited   co n s id er atio n   o f   s u b jectiv e  p er ce p tio n s .   On e  lin e  o f   r esear ch   h as  em p lo y ed   c o n tin u o u s   wav elet  tr an s f o r m s   [ 5 3 ]   to   a n aly ze   elec tr o p h y s io lo g ical  r esp o n s es  ac r o s s   v ar y in g   ex er cise  in ten s ities ,   f o cu s in g   o n   f ea tu r es  s u ch   as  f r eq u en cy   d r o p - o f f s ,   b u r s t  p o wer ,   an d   ar ea   ch an g es  to   in f e r   lo ca lized   f atig u e,   with o u t  in te g r atin g   p a r ticip an t - r e p o r ted   e x er tio n .   Oth er   in v esti g atio n s   h av e  u s ed   tim e  a n d   f r eq u e n cy   d o m ain   f ea tu r es — s u ch   as  m e d ian   a n d   m ea n   f r eq u en cy   s h if ts ,   r o o t   m ea n   s q u ar e  ( R MS) ,   an d   m ea n   ab s o lu te  v alu e   ( MA V) — to   cla s s if y   f atig u e  s tates,  in clu d in g   p r o lo n g ed   f atig u e  i n d u ce d   b y   tr ea d m ill  p r o t o co ls   [ 5 4 ] .   W h ile  th ese  ap p r o ac h es  d em o n s tr ated   h ig h   class if icatio n   ac cu r ac y   u s in g   m ac h in e  le ar n in g   alg o r ith m s ,   th ey   ass ess ed   f atig u e  s o lely   th r o u g h   ch a n g es  in   s ig n al   p r o p e r ties .   R o b o tic  p r o t o co ls   h av e   also   b ee n   p r o p o s ed   [ 5 5 ]   t o   o b jectiv ely   d eter m in e  t h e  o n s et  o f   f atig u e  u s in g   s u r f a ce   E MG   f r eq u en cy   m etr ics  an d   esti m ated   en er g y   ex p en d itu r e  d u r in g   r esis tiv e  m o to r   task s .   Similar ly ,   s tu d ie s   an aly zin g   is o to n ic   co n tr ac ti o n s   h a v e  q u an tifie d   f atig u e  th r o u g h   s p ec tr al  ch a n g es  in   E MG   s ig n als  u n d e r   v ar y i n g   lo a d   co n d itio n s   [ 5 6 ] .  Desp ite  th eir   m eth o d o l o g ical  r ig o r ,   th ese  w o r k s   co n s is ten tly   o m it r ea l - tim e  o r   s tr u ctu r e d   s u b jectiv e  f atig u e  r atin g s .     W h ile  p r ev io u s   wo r k s   h av e  r e lied   s o lely   o n   o b jectiv e  E MG   f ea tu r es  to   ev alu ate   m u s cle  f a tig u e,   th is   s tu d y   m o d els  s u b jectiv e  f atig u e  p er ce p tio n   as  th e  tar g et  v ar iab le,   u s in g   a  s tr u ctu r ed   n u m er ical  r atin g   s ca le  co llected   d u r i n g   th e   task ,   wh ile  em p lo y in g   o b jectiv e  E MG   s ig n al  f ea tu r es  an d   c o n tex tu al  b eh av io r al  f ac to r s — s u ch   as  s m o k in g   an d   alco h o l  co n s u m p tio n — as  p r ed ictiv e  in p u ts .   T h is   p ar ad i g m   s h if t  en ab les  th e   m o d el  to   lea r n   h o w  p er ce i v ed   f atig u e  co r r elate s   with   p h y s io l o g ical  an d   b eh a v io r al  in d icato r s ,   o f f er i n g   a  m o r e   p er s o n alize d   an d   p s y ch o l o g ic ally   in f o r m ed   a p p r o ac h   to   f at ig u e  m o n ito r in g .   B y   s y n ch r o n izin g   E MG   f ea tu r e   ex tr ac tio n   with   p ar ticip a n ts ’   r ea l - tim e  s elf - r ep o r ts   d u r in g   s u s tain ed   is o m etr ic   co n tr a ctio n s ,   th e  s y s te m   en h an ce s   th e  ec o lo g ical  v alid i ty   o f   f atig u e  d etec tio n .   T h e  a b ilit y   to   m o d el  s u b jectiv e  s tat es  d ir ec tly — r ath er   th an   in f er   t h em   s o lely   f r o m   p h y s io lo g ical  th r esh o ld s — s u p p o r ts   m o r e   r esp o n s iv e  an d   a d a p tiv e  r e h ab ilit atio n   s tr ateg ies.  T h e  p latf o r m ’ s   r em o te  m o n ito r in g   ca p a b ilit ies  also   s u p p o r t  teler eh a b ilit atio n ,   allo win g   h ea lth ca r e  p r o v id e r s   to   d eliv er   cu s to m ize d   ca r e.   B ey o n d   its   im m e d iate  u tili ty ,   th e  p r o p o s ed   f r am ewo r k   o f f er s   s u b s tan tial  lo n g - ter m   p o ten tial f o r   th e  a d v an ce m en t o f   ad ap tiv e   r eh ab ilit atio n   an d   p er s o n alize d   h ea lth   m o n ito r in g .     A  k ey   in n o v a ti o n   o f   th i s   s tu d y   li es  in   i t s   d u a l - in p u t  m o d e li n g   ap p r o a ch ,   wh i ch   co m b in e s   o b jec t iv e   s u r f ac e  E M G  s ig n al  f e atu r es  wi th   co n tex tu a l  b eh av io r al  v a r i ab l es  s u ch   a s   s m o k in g   an d   a lco h o l   co n s u m p t io n .   B y   t r ai n in g   m ac h i n e  lea r n in g   m o d e l s   to   p r ed i ct  s u b je ct iv e   f a tig u e  r at i n g s   d er iv ed   f r o m   p ar t ic ip an t  s e lf - as s e s s m en t s ,   th e  s y s t em   b r id g es   th e  g ap   b et wee n   m e a s u r ab le  p h y s io l o g ic al  ac tiv ity   an d   in d iv id u al   p er ce p tu a l  ex p er ien c e.   T h is   m o d el in g   s tr a t eg y   a ck n o wl ed g e s   f a tig u e  n o t  m er e ly   a s   a   b io m e ch an ic al   p h en o m e n o n   b u t  a s   a  m u l t id im en s io n al   co n s tr u c t  in f lu en ce d   b y   b o th   in ter n al   an d   ex t er n a l   f ac to r s .   A s   s u ch ,   it   f a ci l it at e s   th e   d ev elo p m en t  o f   r e al - t i m e  c lo s ed - lo o p   r e h ab il it at io n   s y s tem s   th at   c an   d y n am i ca ll y   ta ilo r   ex er c i s e   p a r am e ter s — in c lu d in g   in t en s i ty ,   d u r a t io n ,   an d   r ec o v er y   in te r v al s — b a s e d   o n   th e  ev o lv in g   in ter p lay   b e tw ee n   p h y s io lo g ic al   lo ad   an d   p er s o n al  to ler an c e.   T h e  ab i l ity   to   m o d el   h o w  f at ig u e   u n f o ld s   o v er   t im e ,   a s   p er ce iv ed   b y   th e  in d iv id u al,   en ab l e s   cl in i ci an s   an d   in t el lig en t  s y s t em s   to   d et ec t   e ar l y   war n in g   s ig n s   o f   o v er ex er tio n   an d   in ter v en e   p r ee m p t iv e ly   to   p r ev en t   in ju r y   o r   d i s en g a g em en t.   Mo r eo v er ,   th e  d em o n s tr a ted   f e a s ib il i ty   o f   o n - d ev ic e  f ea tu r e   ex tr a ct io n   an d   cl a s s if ica t io n   u s in g   em b ed d ed   ML   m o d e l s   o n   E S P3 2   a r ch it ec tu r e  p av e s   th e  way   f o r   ed g e - AI   r eh ab il i t at io n   s y s te m s   th a t  a r e  p o r tab l e,   en e r g y - e f f i ci en t ,   an d   d ep lo y ab le  at  s ca le  in   h o m e  s e tt in g s .   T h i s   ed g e - f ir s t  p ar ad ig m   a l lev ia te s   r e l ian c e  o n   clo u d   co n n e ct iv ity ,   r ed u c es  la ten cy ,   an d   p r o t ec t s   p at ien t  p r iv a cy — k ey   r eq u i r em en t s   f o r   w id e s p r ea d   ad o p t io n   in   te ler eh ab il it at io n   an d   r em o te   eld e r ly   c ar e   ap p li ca tio n s .   W it h   s u ch   a  s y s t em ,   r e al - t im e   f e e d b ac k   lo o p s   ca n   b e   en ab led   ev en   in   lo w - r e s o u r ce   o r   o f f l in e   en v ir o n m en t s ,   wh er e  co n v en t io n a l  clo u d - b a s ed   s y s tem s   m ay   f ai l.  I t   o p en s   av en u e s   f o r   lo n g itu d in al  an aly s i s ,   wh er e  tr en d s   in   f at ig u e  p r o g r e s s io n   ca n   b e  an aly z ed   o v e r   d ay s   o r   wee k s ,   y ie ld in g   n e w  b io m a r k er s   f o r   th er ap y   ef f ec tiv en e s s ,   o v er tr a in i n g ,   o r   r i s k   o f   r el a p s e .   T h e  p r e s en ted   s t u d y   o f f er s   an   i n te r d i s cip li n ar y   co n tr ib u t io n   at   t h e   in t er s ec tio n   o f   e le ct r i ca l  en g in ee r in g ,   em b ed d ed   s y s t em s ,   I o T   te ch n o l o g y ,   an d   m ac h in e   l ea r n in g ,   t ar g e ti n g   cr i ti ca l  n e ed s   in   m o d er n   h ea lt h ca r e   ap p li ca ti o n s .   T h e  p r o p o s ed   lo w - p o we r   wea r ab le   d ev ic e  e n ab le s   o n - d ev i ce   E MG   s ig n al   p r o c es s in g   an d   f a tig u e  cla s s if i ca tio n ,   in teg r at in g   p h y s i o lo g ic al   an d   lif e s ty le   d a ta   f o r   p e r s o n a li ze d   m o n ito r in g .   Al ig n ed   wi th   cu r r en t   tr en d s   in   s m ar t  h ea lth   s y s t em s ,   th i s   wo r k   co n t r ib u te s   to   ad v an c in g   ad ap tiv e  r eh ab il i ta tio n   te ch n o lo g i e s   an d   o f f er s   a  p r a ct ic al   f r a m e wo r k   f o r   f u tu r e  r e s ea r ch   an d   cl in i ca l   ap p l ic at io n s .   Ho wev er ,   s ev er al  lim itatio n s   wer e  en co u n ter e d   d u r in g   th e  ex p e r im en t  th at  s u g g est  f u r th er   im p r o v em e n t.  T h e  s am p le  s i ze   was  lim ited   to   ten   h ea lth y   in d iv id u als  ag ed   1 9   to   2 2 .   wh ich   r estricts  th e  g en er aliza b ilit y   o f   th e  r esu l ts   to   d iv er s e  clin ical  p o p u l atio n s ,   s u ch   as  o ld er   ad u lts   o r   p atien ts   with   n eu r o m u s cu lar   co n d itio n s .   T h e  ex er cise  p r o to co l  last ed   ap p r o x im ately   th r ee   m in u tes   to   r ef lect  ty p ical  r eh ab ilit atio n   s ess io n s ,   y et  th is   s h o r t  d u r atio n   r estricte d   th e  ab ilit y   to   o b s er v e  lo n g er - ter m   f atig u e  p atter n s   o r   r ec o v er y   b e h av io r .   T h e   s y s tem   also   r elied   o n   s u b jectiv e  s e lf - ass ess m en ts   o f   f atig u e,   wh i ch   m ay   v ar y   d u e  to   d if f er en ce s   i n   in d iv id u al   p ai n   th r esh o ld ,   p er ce p tio n ,   o r   co m m u n icatio n   s ty le,   p o ten ti ally   af f ec tin g   th e   co n s is ten cy   o f   th e  d ata.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.