Design and Implementation of a Novel Rehabilitation Robot for Acute Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is a prevalent cerebrovascular disease which leads to neurological deficits, and is a major cause of disability in adults.Stroke victims often lose motor control, affecting their ability to perform activities of daily life such as walking and grasping.Rehabilitation is used to help restore lost abilities through intensive and repetitive exercises with the assistance of a therapist.Robots have been introduced to help therapists administer therapy by replicating the role of physically assisting the patient.There is a gap in the literature regarding rehabilitation robots for bed-bound, acute stroke patients -this motivated the design and creation of the novel rehabilitation device presented in this thesis.The device builds off of previous work with the Virtual Gait Rehabilitation Robot (ViGRR), seeking to take the fundamental concepts and apply them to acute, bed-bound stroke rehabilitation.Observational fieldwork on the stroke ward at a local hospital informed the initial design, a linear 1-DOF robot targeting the knee flexion/extension exercise typical to traditional bed-bound rehabilitation.The device sits on the bed, under the leg, with the patient's foot resting on a footplate.An admittance controller was developed to apply assistive or resistive forces to the patient's leg.Modular real-time software was created to handle the controller, communication, and data logging.Three games were created which are used to make the exercise more engaging, along with haptic feedback control which can render virtual forces to the patient through the robot.The games run on a user interface, which is also used to set up rehabilitation sessions by selecting assistance levels, resistance level, and type of game.A series of experiments were run, including safety tests and functional tests which confirm that the controller and software are functioning correctly.We conducted an experiment on healthy subjects, which i
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».