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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».