Smart Material Robotic Technologies For Assisting Individuals with Upper Extremity Motor Impairment
Notice bibliographique
Résumé
I envision a unified network of intelligent and mind-controlled robotic technologies for assisting individuals with motor impairments that are portable, wearable, minimal in size and affordable.They will: Continuously monitor health conditions; Assess recovery progress; Autonomously administer high-dose rehabilitation interventions to groups of patients in their homes; and Assist with independent living.Currently, my research program primarily focuses on upper extremities (UE).I propose the following objectives: 1. Technology -Develop an innovative, UE close-fitting assistive sleeve based on transformative smart materials and robotics that detects bio-signals, and accordingly, promotes UE movements.2. Interventions -Validate novel rehabilitation interventions enabled by the new technology to facilitate UE motor recovery in individuals with stroke.3. Mechanisms -Monitor their brain reorganization and unveil mechanisms underlying recovery of motor function.4. Assistance -Provide evidence that the robotic sleeve enhances independence.5. Translation -Determine research priorities and implement integrated knowledge translation through direct involvement of stakeholders in all phases of the research.By advancing knowledge in neurorehabilitation, and validating novel rehabilitation strategies, significant steps will be made to improve the health and quality of life of individuals living with stroke, which represents over 62 million people worldwide.[1]Furthermore, by facilitating recovery and enabling independent living, the long-term benefit of this research will be a reduced economic burden for both the people in need of assistance and the healthcare system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».