Neural-Mechanical Feedback Control Scheme Generates Physiological Ankle Torque Fluctuation During Quiet Stance
Notice bibliographique
Résumé
We have recently demonstrated in simulations and experiments that a proportional and derivative (PD) feedback controller can regulate the active ankle torque during quiet stance and stabilize the body despite a long sensory-motor time delay. The purpose of the present study was to: 1) model the active and passive ankle torque mechanisms and identify their contributions to the total ankle torque during standing and 2) investigate whether a neural-mechanical control scheme that implements the PD controller as the neural controller can successfully generate the total ankle torque as observed in healthy individuals during quiet stance. Fourteen young subjects were asked to stand still on a force platform to acquire data for model optimization and validation. During two trials of 30 s each, the fluctuation of the body angle, the electromyogram of the right soleus muscle, and the ankle torque were recorded. Using these data, the parameters of: 1) the active and passive torque mechanisms (Model I) and 2) the PD controller within the neural-mechanical control scheme (Model II) were optimized to achieve potential matching between the measured and predicted ankle torque. The performance of the two models was finally validated with a new set of data. Our results indicate that not only the passive, but also the active ankle torque mechanism contributes significantly to the total ankle torque and, hence, to body stabilization during quiet stance. In addition, we conclude that the proposed neural-mechanical control scheme successfully mimics the physiological control strategy during quiet stance and that a PD controller is a legitimate model for the strategy that the central nervous system applies to regulate the active ankle torque in spite of a long sensory-motor time delay.
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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) | 0,000 | 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 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 ».