Biceps Brachii Muscle Synergy and Target Reaching in a Virtual Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A muscular synergy is a theory suggesting that the central nervous system uses few commands to activate a group of muscles to produce a given movement. Here, we investigate how a muscle synergy extracted from a single muscle can be at the origin of different signals which could facilitate the control of modern upper limb myoelectric prostheses with many degrees of freedom. Five pairs of surface electrodes were positioned across the biceps of 12 normal subjects and electromyographic (EMG) signals were collected while their upper limbs were in eight different static postures. Those signals were used to move, within a virtual cube, a small red sphere toward different targets. With three muscular synergies extracted from the five EMG signals, a classifier was trained to identify which synergy pattern was associated with a given static posture. Later, when a posture was recognized, the result was a displacement of a red sphere toward a corner of a virtual cube presented on a computer screen. The axes of the cube were assigned to the shoulder, elbow and wrist joint while each of its the corners was associated with a static posture. The goal for subjects was to reach, one at a time, the four targets positioned at different locations and heights in the virtual cube with different sequences of postures. The results of 12 normal subjects indicate that with the muscular synergies of the biceps brachii, it was possible, but not easy for an untrained person, to reach a target on each trial. Thus, as a proof of concept, we show that features of the biceps muscular synergy have the potential to facilitate the control of upper limb myoelectric prostheses. To our knowledge, this has never been shown before.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle