A Comparison of Closed-Loop Control Algorithms for Regulating Electrically Stimulated Knee Movements in Individuals With Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Functional electrical stimulation (FES) is the most commonly used technology for improving motor function in individuals who have spinal cord injury. Despite the wide range of FES applications reported in the literature, few electrical stimulation systems that can generate meaningful functional outcomes are currently available for use outside research laboratories. We tested proportional-integral-derivative, gain scheduling, and sliding mode control closed-loop control algorithms in a simulation of electrically induced knee extension against gravity to uncover some of the reasons why closed-loop control is not being more widely used in real-world FES systems. We also subjected the simulated FES system to muscle fatigue, muscle spasms, and the effects of muscle retraining. All of the controllers exhibited significantly degraded performance when these real-world nonlinear effects were included in the simulation. Moreover, all of the controllers were sensitive to variation in the parameters of the muscle recruitment function, which are subject to change during real-world FES use. We suggest several ways to improve the performance of closed-loop control algorithms for use in FES applications. We believe that closed-loop controllers have an important place in future FES applications, but the performance of these algorithms must be greatly improved before they can be implemented in real-world systems.
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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 ».