Real-time robustness evaluation of regression based myoelectric control against arm position change and donning/doffing
Notice bibliographique
Résumé
There are some practical factors, such as arm position change and donning/doffing, which prevent robust myoelectric control. The objective of this study is to precisely characterize the impacts of the two representative factors on myoelectric controllability in practical control situations, thereby providing useful references that can be potentially used to find better solutions for clinically reliable myoelectric control. To this end, a real-time target acquisition task was performed by fourteen subjects including one individual with congenital upper-limb deficiency, where the impacts of arm position change, donning/doffing and a combination of both factors on control performance was systematically evaluated. The changes in online performance were examined with seven different performance metrics to comprehensively evaluate various aspects of myoelectric controllability. As a result, arm position change significantly affects offline prediction accuracy, but not online control performance due to real-time feedback, thereby showing no significant correlation between offline and online performance. Donning/doffing was still problematic in online control conditions. It was further observed that no benefit was attained when using a control model trained with multiple position data in terms of arm position change, and the degree of electrode shift caused by donning/doffing was not severely associated with the degree of performance loss under practical conditions (around 1 cm electrode shift). Since this study is the first to concurrently investigate the impacts of arm position change and donning/doffing in practical myoelectric control situations, all findings of this study provide new insights into robust myoelectric control with respect to arm position change and donning/doffing.
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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 ».