Task-oriented and Purposeful Robot-Assisted Therapy
Notice bibliographique
Résumé
This chapter discussed the development of a task-oriented therapy robot focused on real ADL training and performance. The development of the software, HERALD, and the hardware platform and FES grasp glove has been discussed. We also presented training and trajectory planning models that have been implemented with the system along with defining the pros and cons of three possible models that can be used to accurately reflect natural movement of the wrist during ADL task. We presented three case studies that briefly examined how the system has repeatable performance and has the ability to train stroke survivors. A low functioning stroke survivor was successfully trained on the system using PTP ADL-like movement. The subject's kinematics, especially movement time and movement smoothness decreased reflecting motor impairment reduction and increased motor control. The ADL functioning was improved on tasks involving more shoulder and elbow function but not on task involving grasp. In the future, the FES glove will be fully integrated in the ADLER system to allow stroke clients on all levels of motor function and ADL ability to be trained in both reaching and grasping ADLs. As such we anticipate that a major impact will then be seen on both motor impairment and functional scales. We also presented via case study 2 different trajectory models for planning and assisting movement of the wrist using ADLER. We demonstrated that models that included curvature and had customized inputs can improve a subject's movement kinematics for an ADL tasks such as drinking and can affect their perception of the ease or difficulty of the movement. In the case study performed on the ADLER system, the subject reported a "more natural" feel when operating with the new model rather than the old model. This shows that the model appears to meet the goal of providing a more natural prediction of functional
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».