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Enregistrement W2907014035 · doi:10.1109/newcas.2018.8585522

Evaluation of a Wearable and Wireless Human-Computer Interface Combining Head Motion and sEMG for People with Upper-Body Disabilities

2018· article· en· W2907014035 sur OpenAlexaff
Cheikh Latyr Fall, Alexandre Campeau‐Lecours, Clément Gosselin, Benoit Gosselin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensUniversité LavalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWearable computerComputer scienceUsabilityInertial measurement unitInput deviceInterface (matter)WirelessGesture recognitionElectromyographyAccelerometerGestureHuman–computer interactionSimulationComputer visionComputer hardwareEmbedded systemPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a wearable, wireless and multimodal 2-dimensional computer mouse control system is introduced for people with upper-body disabilities. The proposed human-computer interface system combines body-motion, measured using inertial measurement unit (IMU), to provide a cursor velocity and displacement control, and surface electromyography (sEMG) for target selection (left-click), using custom sensors made of electronic components of the shelf. Its functionality is demonstrated by using head motion and muscular activity detection from trapeze muscles to evaluate usability by people living with severe disabilities, congenital absence or amputation of upper-members, temporary limb traumatism, etc., preventing their utilization of tools such as mouse or keyboard. Performance using different control topologies, following the ISO/TS 9241-411:2012 standard encompassing the evaluation of physical pointing tasks, and compared to a computer mouse. On average, over the 3 participants, results show that the proposed interface can provide an index of performance of 0.18 bits/s versus 2.2 bits/s with a mouse pointer. Head motion combined with sEMG showed a 4% accuracy drop computer to the mouse while being more suitable for the severely disabled.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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