Analysis of the Effect of Common Disturbances on the Safety of a Wearable Tremor Suppression Device
Notice bibliographique
Résumé
The advent of wearable technology has enabled a large number of externally worn mechatronic devices to be developed and tested on people with movement disorders. The complexity of these disorders and the variety of conditions across different patients have resulted in a pressing demand for the incorporation of intelligent control systems, especially for a wearable tremor suppression device (WTSD) that can suppress tremor without impeding the user's voluntary motion. Several devices have been developed to reduce tremor; however, the evaluations of these devices have only been done in a controlled lab setting, while the functionality and ability to avoid user injury under the effect of disturbances during daily use have not been investigated. In this study, the performance of a WTSD was tested with several commonly used tremor suppression control systems, i.e., Weight-frequency Fourier Linear Combiner (WFLC), Bandlimited Multiple Fourier Linear Combiner, and enhanced High-order WFLC-based Kalman Filter, on a bench-top tremor simulator. These systems were also tested under the influence of three simulated disturbances that are commonly seen in real life, i.e., data mutation, sensor drift, and measurement loss. The experimental evaluation showed that none of these systems are safe under the disturbances. The tremor power suppression ratio (67.8%-94.2%) of the WTSD was not significantly lowered by the disturbances; however, the error when tracking voluntary motion significantly increased by 8.8°-93.6°, which may present a safety hazard to the users. The results of this study emphasize the importance of integrating safety measures into intelligent WTSDs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».