Voluntary-Driven Elbow Orthosis with Speed-Controlled Tremor Suppression
Notice bibliographique
Résumé
Robotic technology is gradually becoming commonplace in the medical sector and in the service of patients. Medical conditions that have benefited from significant technological development include stroke, for which rehabilitation with robotic devices is administered, and surgery assisted by robots. Robotic devices have also been proposed for assistance of movement disorders. Pathological tremor, among the most common movement disorders, is one such example. In practice, the dissemination and availability of tremor suppression robotic systems has been limited. Devices in the marketplace tend to either be non-ambulatory or to target specific functions, such as eating and drinking. We have developed a one degree-of-freedom (DOF) elbow orthosis that could be worn by an individual with tremor. A speed-controlled, voluntary-driven suppression approach is implemented with the orthosis. Typically tremor suppression methods estimate the tremor component of the signal and produce a canceling counterpart signal. The suggested approach instead estimates the voluntary component of the motion. A controller then actuates the orthosis based on the voluntary signal, while simultaneously rejecting the tremorous motion. In this work, we tested the suppressive orthosis using a one DOF robotic system that simulates the human arm. The suggested suppression approach does not require a model of the human arm. Moreover, the human input along with the orthosis forearm gravitational forces, of non-linear nature, are considered as part of the disturbance to the suppression system. Therefore, the suppression system can be modeled linearly. Nevertheless, the orthosis forearm gravitational forces can be compensated by the suppression system. The electromechanical design of the orthosis is presented, and data from an essential tremor patient is used as the human input. Velocity tracking results demonstrate an RMS error of 0.31 rad/s, and a power spectral density shows a reduction of the tremor signal by 99.8%, while the intentional component power was reduced by <1%.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».