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Enregistrement W2776481663 · doi:10.17975/sfj-2017-016

Development of Visual Feedback Training Using Functional Electrical Stimulation Therapy for Balance Rehabilitation

2017· article· en· W2776481663 sur OpenAlexafffundvenue
Kelvin Chow, Emerson Paul Grabke, Jae Myun Lee, Jaeeun Yoo, Kristin E. Musselman, Kei Masani

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésFunctional electrical stimulationPhysical medicine and rehabilitationBalance (ability)RehabilitationCenter of pressure (fluid mechanics)Balance trainingFunctional movementPsychologyPhysical therapyMedicineComputer scienceStimulationSimulationNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with incomplete spinal cord injuries (iSCI) often experience impairments in motor control of lower-limb muscles, causing a lack of balance when standing. These individuals are usually heavily dependent on others, reducing their self-sufficiency and quality of life. Our previous study has shown that visual feedback training (VFT) of tracking an individual’s center of pressure (COP) can improve balance stability of those with iSCI (1). Another of our previous studies demonstrated that functional electrical stimulation (FES) augments therapeutic effects in general (2-8). Thus, VFT in combination with FES is hypothesized to improve the standing balance ability of individuals with iSCI more effectively than a VFT or FES system. The purpose of this study was to develop a novel therapeutic system by combining VFT with FES. We developed this system by utilizing LabVIEW (17.0, National Instruments Corp., Austin, USA). The system hardware consisted of a force plate, an electrical stimulator, and a computer. The COP was calculated using the force plate signals, which was displayed in the monitor in front of the participant. We developed four COP-based games, each forcing the participant to shift their COP in various movement patterns. FES will provide electrical stimulation to participant plantarflexors and dorsiflexors to assist with movements, in which stimulus intensity will be modulated through a proportionalderivative (PD) feedback controller that mimics the physiological control system for standing (9,10). In this study, we tested the practicality of our VFT games with seven able-bodied participants (age 19-24 years). Each participant performed a balance assessment before playing the VFT games to determine their balance ability. Our focus was on developing effective VFT games and assessing each participant’s balance ability against their VFT game scores. Three out of four games showed a significant bivariate correlation between balance ability and VFT scores (r > 0.754 for n=7), indicating that the games were appropriately designed. The validity of the FES controller was demonstrated in another study to be effective. The parameters of the PD controller were optimized so that the stimulation intensity would match the natural muscle contraction of the plantarflexors and dorsiflexors, acquired through electromyography (EMG) signals. It is expected that rehabilitation combining VFT with FES will improve static and dynamic balance stability in a more effective way than isolated therapy techniques. Since this study has shown the validity of our VFT games, we would like to integrate the VFT and FES systems and run clinical trials on patients with iSCI, with the goal of improving their balance ability in the future. Through visual feedback training, the brain improves spatial awareness by visualizing their body displacement and orientation. Applying stimulation to the muscles re-trains the central nervous system and, over time, allows patients with iSCI to partially regain motor control. Thus, the proposed system will help individuals with iSCI improve their balance ability and increase their quality of life.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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