An Assessment of Six Muscle Spindle Models for Predicting Sensory Information during Human Wrist Movements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The muscle spindle is an important sensory organ for proprioceptive information, yet there have been few attempts to use Shannon information theory to quantify the capacity of human muscle spindles to encode sensory input. METHODS: Computer simulations linked kinematics, to biomechanics, to six muscle spindle models that generated predictions of firing rate. The predicted firing rates were compared to firing rates of human muscle spindles recorded during a step-tracking (center-out) task to validate their use. The models were then used to predict firing rates during random movements with statistical properties matched to the ergonomics of human wrist movements. The data were analyzed for entropy and mutual information. RESULTS: Three of the six models produced predictions that approximated the firing rate of human spindles during the step-tracking task. For simulated random movements these models predicted mean rates of 16.0 ± 4.1 imp/s (mean ± SD), peak firing rates <50 imp/s and zero firing rate during an average of 25% of the movement. The average entropy of the neural response was 4.1 ± 0.3 bits and is an estimate of the maximum information that could be carried by muscles spindles during ecologically valid movements. The information about tendon displacement preserved in the neural response was 0.10 ± 0.05 bits per symbol; whereas 1.25 ± 0.30 bits per symbol of velocity input were preserved in the neural response of the spindle models. CONCLUSIONS: Muscle spindle models, originally based on cat experiments, have predictive value for modeling responses of human muscle spindles with minimal parameter optimization. These models predict more than 10-fold more velocity over length information encoding during ecologically valid movements. These results establish theoretical parameters for developing neuroprostheses for proprioceptive function.
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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 | 0,002 |
| 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 ».