Effort minimization and synergistic muscle recruitment for three-dimensional force generation
Notice bibliographique
Résumé
To generate a force at the hand in a given spatial direction and with a given magnitude the central nervous system (CNS) has to coordinate the recruitment of many muscles. Because of the redundancy in the musculoskeletal system, the CNS can choose one of infinitely many possible muscle activation patterns which generate the same force. What strategies and constraints underlie such selection is an open issue. The CNS might optimize a performance criterion, such as accuracy or effort. Moreover, the CNS might simplify the solution by constraining it to be a combination of a few muscle synergies, coordinated recruitment of groups of muscles. We tested whether the CNS generates forces by minimum effort recruitment of either individual muscles or muscle synergies. We compared the activation of arm muscles observed during the generation of isometric forces at the hand across multiple three-dimensional force targets with the activation predicted by either minimizing the sum of squared muscle activations or the sum of squared synergy activations. Muscle synergies were identified from the recorded muscle pattern using non-negative matrix factorization. To perform both optimizations we assumed a linear relationship between rectified and filtered electromyographic (EMG) signal which we estimated using multiple linear regressions. We found that the minimum effort recruitment of synergies predicted the observed muscle patterns better than the minimum effort recruitment of individual muscles. However, both predictions had errors much larger than the reconstruction error obtained by the synergies, suggesting that the CNS generates three-dimensional forces by sub-optimal recruitment of muscle synergies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».