EMG-Based Neural Network Model of Human Arm Dynamics in a Haptic Training Simulator of Sinus Endoscopy
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an EMG-dependant neural network-based model of human forearm during interaction with a haptic training simulator of sinus endoscopy. We used a conventional lumped mass-spring-damper model as a base model, beside which we took effects of muscle activation level, using surface electromyography (EMG) signals, into consideration. Unknown parameters of a five-parameter mass-spring-damper model are optimised using experimental force and position data with a Levenberg–Marquardt (LM) algorithm. In the training phase, parallel to this lumped model, a neural network (NN) structure is trained to learn the nonlinear mapping between the EMG signals (a way of measuring the muscles activation level that can be interpreted as muscle stiffness) and the parameters of the lumped model. In prediction (operational) phase, the trained neural network makes an estimate of the lumped parameters, using EMG and position data. Therefore, as apposed to conventional constant-parameter (CP) models, the parameters of the lumped model are not fixed in this method and are dependent to the muscle stiffness. Eight trials were performed while the operator was asked to to hold one’s arm in a vertical plane such that their elbow had a right angle keep exerting a quasi-static and also reciprocating force in one direction–a linear motion coaxial to their forearm. Haptic interface was programmed in a way to mimic the impedance model of sinus tissue, a nonlinear viscoelastic Kelvin-Voigt model previously developed by the authors. The estimated forces and the experimental forces are compared for two scenarios: once for the proposed EMG-dependant NN-based model and once again for the constant-parameter lumped model. Results demonstrate the precision improvement on the estimation of the exerted force from human hand to the haptic interface in the proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».