Аннотация — в данной статье рассматривается применение свёрточных нейронных сетей (Convolutional Neural Networks, CNN), в частности архитектуры UNet1D, для фильтрации М-ответов (M-response signals) — важного компонента электромиографической (ЭМГ) диагностики, используемого для оценки функционального состояния периферической нервно-мышечной системы.
Целью исследования является улучшение качества сигнала за счёт эффективного удаления артефактов и шумов при сохранении амплитудно-частотных характеристик, критически важных для клинической интерпретации результатов.
