HMFP-DBRNN: Real-Time Hand Motion Filtering and Prediction via Deep Bidirectional RNN
Notice bibliographique
Résumé
Pathological hand tremor (PHT) is among the most common movement symptoms of several neurological disorders including Parkinson's disease and essential tremor. Extracting PHT is of paramount importance in several engineering and clinical applications such as assistive and robotic rehabilitation technologies. In such systems, PHT is modeled as the input noise to the system and thus there is a surge of interest in estimation an compensation of the noise. Although various works in the literature have attempted to estimate and extract the PHT, in this letter, first, we argue that the ground truth signal used in existing works to optimize the performance of tremor extraction techniques is not accurate enough, and thus the performance measures for the prior techniques are not perfectly reliable. In addition, most of the existing tremor extraction techniques impose unrealistic assumptions, which are, typically, violated in practical settings. This letter proposes a novel technique that for the first time incorporates deep bidirectional recurrent neural networks as a processing tool for PHT extraction. Moreover, we devise an intuitively pleasing training strategy that enables the network to perform not only online estimation but also online prediction of the voluntary hand motion in a myopic fashion, which is currently a significantly important unmet need for rehabilitative and assistive robotic technologies designed for patients with pathological tremor.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».