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Enregistrement W3195969239 · doi:10.1109/whc49131.2021.9517196

An Intent-Preserving Approach to Telerobotic Rehabilitation

2021· article· en· W3195969239 sur OpenAlexafffund
Shane Forbrigger, Keyvan Hashtrudi-Zaad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTeleoperationRehabilitationTransparency (behavior)TeleroboticsHaptic technologyRobotControl (management)Computer scienceWork (physics)Human–computer interactionPhysical medicine and rehabilitationSimulationEngineeringMedicineArtificial intelligencePhysical therapyMobile robotComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Often the design of control systems for telerobotic rehabilitation focuses on maintaining stability and maximizing transparency, but does not consider the intent of therapeutic interactions. When therapists assist patients during therapy activities, they tailor the amount of assistance and guidance delivered so that the patient engages fully in the therapy. Existing telerobotic control systems deliver the delayed therapist force to the patient, making only minimal changes as necessary to maintain stability. However, communication time delays can distort the effect of the therapist force and lead to remote interactions that do not reflect the therapist’s intent, such as over- or under-assisting the patient. In this work, we propose a method for identifying the therapist’s intent from their applied force and the velocity of the patient. Using this understanding of intent, we propose two approaches to ensure that the therapist’s intent is preserved across the communication channel: Rotational Intent-Preserving Teleoperation (RIPT), where the delayed force from the therapist is rotated to maintain the intended amount of assistance and guidance, and scaled-RIPT, where less relevant forces are reduced. We test these approaches in simulations, finding that they can prevent unintended over-assistance from the therapist.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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