Assisting drinking with an affordable BCI-controlled wearable robot and electrical stimulation: a preliminary investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the present study is to demonstrate, through tests with healthy volunteers, the feasibility of potentially assisting individuals with neurological disorders via a portable assistive technology for the upper extremities (UE). For this purpose the task of independently drinking a glass of water was selected, as it is one of the most basic and vital activities of the daily living that is unfortunately not achievable by individuals severely affected by stroke. METHODS: To accomplish the aim of this study we introduce a wearable and portable system consisting of a novel lightweight Robotic Arm Orthosis (RAO), a Functional Electrical Stimulation (FES) system, and a simple wireless Brain-Computer Interface (BCI). This system is able to process electroencephalographic (EEG) signals and translate them into motions of the impaired arm. Five healthy volunteers participated in this study and were asked to simulate stroke patient symptoms with no voluntary control of their hand and arm. The setup was designed such as the volitional movements of the healthy volunteers' UE did not interfere with the evaluation of the proposed assistive system. The drinking task was split into eleven phases of which seven were executed by detecting EEG-based signals through the BCI. The user was asked to imagine UE motion related to the specific phase of the task to be assisted. Once detected by the BCI the phase was initiated. Each phase was then terminated when the BCI detected the volunteers clenching their teeth. RESULTS: The drinking task was completed by all five participants with an average time of 127 seconds with a standard deviation of 23 seconds. The incremental motions of elbow extension and elbow flexion were the primary limiting factors for completing this task faster. The BCI control along with the volitional motions also depended upon the users pace, hence the noticeable deviation from the average time. CONCLUSION: Through tests conducted with healthy volunteers, this study showed that our proposed system has the potential for successfully assisting individuals with neurological disorders and hemiparetic stroke to independently drink from a glass.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».