Pavlovian Control of Intraspinal Microstimulation to Produce Over-Ground Walking
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective Neural interface technologies are more commonly used in people with neural injury. To achieve a symbiotic relationship between device and user, the control system of the device must augment remaining function and adapt to day-to-day changes. The goal of this study was to develop predictive control strategies to produce alternating, over-ground walking in a cat model of hemisection spinal cord injury (SCI) using intraspinal microstimulation (ISMS). Approach Eight cats were anaesthetized and placed in a sling over a walkway. The residual function of a hemisection SCI was mimicked by manually moving one hind-limb through the walking cycle over the walkway. ISMS targeted motor networks in the lumbosacral enlargement to activate muscles in the other limb using low levels of current (< 130 µA). Four different people took turns to move the “intact” limb. Two control strategies, which used ground reaction force and angular velocity information about the manually moved limb to control the timing of the transitions of the other limb, were compared. The first strategy, reaction-based control, used thresholds on the sensor values to initiate state transitions. The other strategy used a reinforcement learning strategy, Pavlovian control, to learn predictions about the sensor values. Thresholds on the predictions were used to initiate transitions. Main Results Both control strategies were able to produce alternating, over-ground walking. Reaction-based control required manual tuning of the thresholds for each person to produce walking, whereas Pavlovian control did not. We demonstrate that learning occurs quickly during walking. Predictions of the sensor signals were learned quickly, initiating transitions in no more than 4 steps. Pavlovian control was resilient to transitions between people walking the limb, between cat experiments, and recovered from mistakes during walking. Significance This work demonstrates that Pavlovian control can augment remaining function and allow for personalized walking with minimal tuning requirements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».