Pilot study on fine finger movement regression, using FMG
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Predicting hand gestures and finger movements include a wide range of applications in different fields such as human computer interaction, rehabilitation, and prosthesis control. Research in this area, mainly focuses on hand gesture classification which limits the ability of the system to a set of predefined gestures and also limits the ability to control fine finger movements. Force Myography (FMG) is a novel method in which the volumetric change of the muscles associated with a functional motor movement is measured. In this study, the feasibility of using the FMG signals for predicting fine finger movements, and the effect of the hand movement on the prediction was investigated. To obtain the FMG signals, an array of 16 Force Sensing Resistors (FSR) was utilized. To record the trajectory of finger movements, eight calibrated infrared cameras were used. Ten reflective markers, were placed on the index and middle fingers, the thumb and the back of the hand. The FMG signals and the location of the markers were collected while the participant placed their hand in three different predefined locations parallel to the sagittal plane passing through humerus and performed three different hand gestures. FMG signals were collected, and the marker trajectories were fed into a Random Forest Regression algorithm. The results showed an average squared correlation coefficient higher than 75%, on different hand gestures and locations, which proves the feasibility of using FMG signals to predict fine finger movements, in three predefined locations, for three different hand gesture.
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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 | 0,001 | 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 découle