Does EMG control lead to distinct motor adaptation?
Notice bibliographique
Résumé
Powered prostheses are controlled using electromyographic (EMG) signals, which may introduce high levels of uncertainty even for simple tasks. According to Bayesian theories, higher uncertainty should influence how the brain adapts motor commands in response to perceived errors. Such adaptation may critically influence how patients interact with their prosthetic devices; however, we do not yet understand adaptation behavior with EMG control. Models of adaptation can offer insights on movement planning and feedback correction, but we first need to establish their validity for EMG control interfaces. Here we created a simplified comparison of prosthesis and able-bodied control by studying adaptation with three control interfaces: joint angle, joint torque, and EMG. Subjects used each of the control interfaces to perform a target-directed task with random visual perturbations. We investigated how control interface and visual uncertainty affected trial-by-trial adaptation. As predicted by Bayesian models, increased errors and decreased visual uncertainty led to faster adaptation. The control interface had no significant effect beyond influencing error sizes. This result suggests that Bayesian models are useful for describing prosthesis control and could facilitate further investigation to characterize the uncertainty faced by prosthesis users. A better understanding of factors affecting movement uncertainty will guide sensory feedback strategies for powered prostheses and clarify what feedback information best improves control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».