Minimizing muscle fatigue through optimization of electrical stimulation parameters
Notice bibliographique
Résumé
Rapid onset of muscle fatigue in response to electrical stimulation is a major challenge when designing a neuroprosthesis. This study aimed to introduce a decision-making algorithm to optimize pulse amplitude and pulse duration, for current regulated electrical stimulators, to attain a target joint torque level while minimizing muscle fatigue. We measured ankle torque produced by different pairs of pulse amplitude and pulse duration applied to the plantar-flexors. In each session, we measured the maximum generated torque and calculated muscle fatigue (fatigue time and torque-time integral). Then, we determined the pulse amplitude and pulse duration pair that generated a target level of torque while minimizing muscle fatigue. High bilateral symmetry and day-to-day repeatability was observed for the torque time-series between the left and right plantar-flexors of each participant (median correlation coefficient = 0.95). Compared to the average fatigue obtained by various pulse amplitude and pulse duration pairs for a given level of torque, delivering pulses with the optimal pair reduced fatigue on average by 22.5% according to fatigue time and 6.6% according to torque-time integral. We created an empirical model describing how pulse amplitude and pulse duration can be modulated to generate specific levels of plantar-flexion torque with minimum muscle fatigue.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».