Manual Wheelchair Stroke Time Estimation Using Hand-Mounted Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Individuals living with spinal cord injury who use manual wheelchairs are dependent on their upper limb for mobility. The propulsion of a manual wheelchair is physically demanding for upper limb muscles. Repetitive loads applied to the shoulder expose manual wheelchair users to shoulder injury and pain. In fact, 30% to 70% of manual wheelchair users experience shoulder pain and injury as a results of repetitive shoulder strain injury. Considering the dependence of wheelchair users' lives on their upper limb for daily routine and mobility, shoulder injury is a considerable burden and directly affects their quality of life and independence. Previous studies identified the association between shoulder injury and manual wheelchair stroke-related kinematic and kinetic parameters, with stroke time, velocity, average peak resultant force applied to pushrim, and the stroke length being the most clinically relevant parameters. These parameters are considered as reference criteria and are mostly measured by SmartWheel and motion-capture systems. However, they are limited to lab environment and are time and labour-intensive. Therefore, there is a need to develop a different method to assessthe risk of repetitive shoulder strain injury to mitigate these issues. The purpose of this study was to propose a method based on an inertial measurement unit (IMU) mounted on hand to estimate stroke time. IMU is capable of measuring three dimensional acceleration and can be used in field and remote areas. For this purpose, five volunteers were recruited to perform five rounds of wheelchair propelling. In each round, participants performed ten strokes while the SmartWheel analyzed the push on the handrim and IMU measured the hand acceleration. Then the measured magnitude of the resultant jerk vector was used to detect the hand contact and hand release, and calculate stroke time. The stroke time obtained from the IMU method was validated against the one from SmartWheel. The mean error (standard deviation) and relative mean error (mean error divided to the stroke time duration) of stroke time estimated using IMU compared to ones obtained by SmartWheel were 67 (23) millisecond and 0.8% (0.4%). This study revealed that hand-mounted IMU was able to estimate the stroke time with high accuracy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».