BCI based on pedal end-effector triggered through pedaling imagery to promote excitability over the feet motor area
Notice bibliographique
Résumé
According to the World Health Organization, stroke is the main cause of motor disability worldwide. After a stroke, many patients become dependent on other people to carry out activities of daily living. Thus, new rehabilitation technologies, such as brain-computer interfaces (BCIs), have been proposed to help or induce the reorganization of neural circuits. Furthermore, pedaling exercises have great potential for lower-limb recovery. This study analyzes through the electroencephalogram (EEG) of eight healthy subjects and two post-stroke patients, the cortical effect produced while each one commands through pedaling motor imagery (MI), a BCI to receive passive pedaling as feedback. EEG data were band-pass filtered, removing artifacts by applying Artifact Subspace Reconstruction-based Riemannian geometry, and after analyzed into the time-frequency representation and frequency domain. Significant event-related desynchronization (ERD) patterns focused around the foot motor area (Cz location) were obtained for low (13–22 Hz) and high (23–35 Hz) beta bands, during both imaginary and real motor tasks. As a result, ERD power decreasing was more emphasized at the instant that participants successfully triggered the BCI through MI and received as feedback passive movements. Also, we found on Cz a correlated cortical activity into the frequency domain, comparing periods of MI and passive movements. The findings suggest that low-cost BCIs based on pedal end-effector for lower-limb rehabilitation may be suitable to promote activations over the human primary motor cortex.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».