Kinematics-based prediction of trunk muscle activity in response to multi-directional perturbations during sitting
Notice bibliographique
Résumé
Recent work suggests that functional electrical stimulation can be used to enhance dynamic trunk stability following spinal cord injury. In this context, knowledge of the relation between trunk kinematics and muscle activation in non-disabled individuals may assist in developing kinematics-based neuroprostheses. Our objective was therefore to predict the activation profiles of the major trunk muscles from trunk kinematics following multi-directional perturbations during sitting. Trunk motion and electromyograms (EMG) from ten major trunk muscles were acquired in twelve non-disabled, seated individuals who experienced a force of approximately 200 N applied to the trunk in eight horizontal directions. A linear, time-invariant model with feedback gains on angular trunk displacement, velocity, and acceleration was optimized to predict the EMG from trunk kinematics. For each muscle, only the three directions that produced the largest EMG response were considered. Our results indicate that the time course of the processed EMG was similar across muscles and directions and that the model accounted for 68-92% of the EMG variance. A combination of neural and biomechanical mechanisms associated with trunk control can explain the obtained model parameters. Future work will apply the gained insights in the design of movement-controlled neuroprostheses for facilitating trunk stability following spinal cord injury.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».