Why brain-controlled neuroprosthetics matter: mechanisms underlying electrical stimulation of muscles and nerves in rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Delivering short trains of electric pulses to the muscles and nerves can elicit action potentials resulting in muscle contractions. When the stimulations are sequenced to generate functional movements, such as grasping or walking, the application is referred to as functional electrical stimulation (FES). Implications of the motor and sensory recruitment of muscles using FES go beyond simple contraction of muscles. Evidence suggests that FES can induce short- and long-term neurophysiological changes in the central nervous system by varying the stimulation parameters and delivery methods. By taking advantage of this, FES has been used to restore voluntary movement in individuals with neurological injuries with a technique called FES therapy (FEST). However, long-lasting cortical re-organization (neuroplasticity) depends on the ability to synchronize the descending (voluntary) commands and the successful execution of the intended task using a FES. Brain-computer interface (BCI) technologies offer a way to synchronize cortical commands and movements generated by FES, which can be advantageous for inducing neuroplasticity. Therefore, the aim of this review paper is to discuss the neurophysiological mechanisms of electrical stimulation of muscles and nerves and how BCI-controlled FES can be used in rehabilitation to improve motor function.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».