Designing a Robotic Exoskeleton for Shoulder Complex Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Frequent and repetitive functional training of the upper limb is a key aspect of regaining independence after stroke. Traditionally, this is achieved through manual one-on-one therapy, but patients are often unable to get sufficient treatment due to budget and scheduling constraints. An ideal solution may be robotic therapy, which is becoming an increasingly viable tool. Unfortunately, current rehabilitation robots ignore shoulder girdle motion, even though it plays a critical role in stabilizing and orienting the upper limb during everyday movements. To address this issue, a new adjustable robotic exoskeleton is proposed that provides independent control of six degrees of freedom of the upper limb: two at the sternoclavicular joint, three at the glenohumeral joint and one at the elbow. Its joint axes are optimally arranged to mimic natural upper-limb range of motion without reaching singular configurations and while maximizing manipulability across the workspace. This joint configuration also permits reduction to planar shoulder/elbow motion in any plane by locking all but the last two joints. Electric motors actuate the mechanisms using cable and belt transmissions designed to maximize the load capabilities of the robot while maintaining backdriveability and minimizing inertia. The device will be able to operate both as an assessment tool and as a therapy tool by monitoring and assisting movements. It will also be able to provide any level of gravity compensation. Controlling the entire shoulder complex facilitates training with more natural movements, with the added benefit of gaining the ability to observe and prevent compensatory motion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».