Muscle synergy analysis in transtibial amputee during ramp ascending activity
Notice bibliographique
Résumé
In developed countries, the highest number of amputees are elderly with transtibial amputation. Walking on inclined surfaces is difficult for amputees due to loss of muscle volume and strength thereby transtibial amputees (TA) rely on the intact limb to maintain stability. The aim of this study was to use the concatenated non-negative matrix factorization (CNMF) technique to calculate muscle synergy components and compare the difference in muscle synergies and their associated activation profiles in the healthy and amputee groups during ramp ascending (RA) activity. Healthy subjects' dominant leg and amputee's intact leg (IL) were considered for recording surface electromyography (sEMG). The muscle synergies comparison showed a reasonable correlation between the healthy and amputee groups. This suggests the central nervous system (CNS) activates the same group of muscles synergistically. However, the activation coefficient profile (C) results indicated statistically significant difference (p <; 0.05) in some parts of the gait cycle (GC) in healthy and amputee groups. The difference exhibited in activation profiles of amputee's IL could be due to the instability of the prosthetic leg during the GC which resulted in alteration of the IL muscles activations. This information will be useful in rehabilitation and in the future development of prosthetic devices by using the IL muscles information to control the prostheses.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».