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Enregistrement W2613593001 · doi:10.1186/s12938-017-0345-8

A preliminary investigation into the design of pressure cushions and their potential applications for forearm robotic orthoses

2017· article· en· W2613593001 sur OpenAlexafffund
Nezam Alavi, S. Zampierin, Mojtaba Komeili, Silvio Cocuzza, S. Debei, Carlo Menon

Notice bibliographique

RevueBioMedical Engineering OnLine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésCushionLoad cellFinite element methodPressure sensorEngineeringTorqueRoboticsSimulationRobotMechanical engineeringStructural engineeringComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Load cells are often used in rehabilitation robotics to monitor human-robot interaction. While load cells are accurate and suitable for the stationary end-point robots used in rehabilitation hospitals, their cost and inability to conform to the shape of the body hinder their application in developing affordable and wearable robotic orthoses for assisting individuals in the activities of daily living. This exploratory work investigates the possibility of using an alternative technology, namely compliant polymeric air cushions, to measure interaction forces between the user and a wearable rigid structure. METHODS: A polymeric air cushion was designed, analyzed using a finite element model (FEM), and tested using a bench-top characterization system. The cushions underwent repeatability testing, and signal delay testing from a step response while increasing the length of the cushion's tubes. Subsequently, a 3D printed wrist brace prototype was integrated with six polymeric air cushions and tested in static conditions where a volunteer exerted isometric pronation/supination torque and forces in vertical and horizontal directions. The load measured by integrating data recorded by the six sensors was compared with force data measured by a high quality load cell and torque sensor. RESULTS: The FEM and experimental data comparison was within the error bounds of the external differential pressure sensor used to monitor the pressure inside the cushion. The ratio obtained experimentally between the pressure inside the pressure cushion and the 8 N applied load deviated by only 1.28% from the FEM. A drift smaller than 1% was observed over 10 cycles. The rise times of the cushion under an 8 N step response for a 0.46, 1.03, and 2.02 m length tube was 0.45, 0.39, and 0.37 s. Tests with the wrist brace showed a moderate root mean square error (RMSE) between the force estimated by the pressure cushions and the external load cells. Specifically, the RMSE was 13 mNm, 500 mN, and 1.24 N for forearm pronation/supination torque, vertical force, and horizontal force, respectively. CONCLUSIONS: The use of compliant pressure cushions was shown to be promising for monitoring interaction forces between the forearm and a rigid brace. This work lays the foundation for the future design of an array of pressure cushions for robotic orthoses. Future research should also investigate the compatibility of these polymeric cushions for data acquisition during functional magnetic resonance imaging in shielded rooms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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