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Prism-SQA可解释肌电质量评估：作者自报性能与黑盒方法相当或更优
Prism-SQA用U-Net加双向LSTM把表面肌电信号分解为干净与五类污染成分，作者自报在Ninapro与吞咽障碍数据上性能与黑盒方法相当或更优。
重要性局部证据E2 未复现
现在可以逐项查看表面肌电信号中五类污染成分各自的影响，并免重训定制质量标准：Prism-SQA用U-Net加双向LSTM把信号分解为干净与五类污染成分，再经指纹校验核查生理合理性。
以往黑盒质量评估方法只给一个分数，看不出信号被哪类污染破坏，换质量标准还要重新训练。
作者自报在Ninapro合成噪声与吞咽障碍临床数据上，性能与黑盒方法相当或更优；arXiv页面标注获JBHI接收。
边界：结果为作者自报，尚无第三方复现；预印本由Kuan-Chen Wang等五人于9月11日提交、15日修订（arXiv:2609.12724）。