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Enregistrement W2898855811 · doi:10.1115/detc2018-85197

Examination of Tactor Configurations for the Design of Vibrotactile Feedback Systems for Use in Lower-Limb Prostheses

2018· article· en· W2898855811 sur OpenAlexafffund
Sam Shi, Matthew Leineweber, Jan Andrysek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHaptic technologyProsthesisIntensity (physics)VibrationSensory systemComputer scienceInterface (matter)PerceptionAmplitudeSimulationBiomedical engineeringAcousticsArtificial intelligenceEngineeringPsychologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vibrotactile feedback may be able to compensate for the loss of sensory input in lower-limb prosthesis users. Designing an effective vibrotactile feedback system would require that users could perceive and correctly respond to vibrotactile stimuli applied by the tactors. Our study explored three key tactor configuration variables (i.e. vibratory intensity, prosthetic pressure, spacing between adjacent tactors) through two experiments. The vibration propagation experiment investigated the effects of tactor configurations on vibratory amplitude at the prosthesis-limb interface. Results revealed a positive relationship between vibratory amplitude and intensity, and a negative relationship between vibratory amplitude and prosthetic pressure. The vibrotactile perception experiment investigated the effects of tactor configurations on user response accuracy, and found that greater spacing between tactors, and higher prosthetic pressure resulted in more accurate responses from the subjects. These findings inform the design of a vibrotactile feedback system for use in lower-limb prostheses: 1) the tactors may be best placed in areas of slightly elevated pressure at the prosthesis-limb interface; 2) a higher vibratory intensity level should improve performance for vibrotactile feedback systems; and 3) more spacing between adjacent tactors improves user response accuracy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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