Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to apply recurrence quantification analysis (RQA) to surface electromyographic (sEMG) signals during motor learning and training activities. It has been previously demonstrated that the RQA variable, percentage of determinism (�T), is related to the synchronization of motor units. It is suggested that �T will change throughout the motor learning and training process. As a result, the experiment consisted of two separate parts. The motor learning part required a male subject to train using the Nintendo Wii Fit® software, Wii Fit® balance board and the Nintendo Wii® gaming console. The myoelectric signals were acquired from the peroneus longus (PL) and soleus (S) muscles. During the course of this experiment a soccer simulator and three in-game balance tests were used to evaluate motor learning. The second part of the experiment consisted of a chronic incomplete spinal cord injured patient from the Toronto Rehabilitation Institute. The subject trained three times a week for fourteen days. Each training session consisted of the subject performing weighted dorsaf and plantar flexion. Both parts of the experiments suggests that there is a decrease in synchronization of motor units after motor learning and training (decrease in �T). Additionally, the time course of �T displayed a con-vergence of levels between the right PL and right S during the virtual environment training. It is concluded that RQA demonstrates the ability to detect motor learning and training. Possible applications for the use of RQA on sEMG signal could be the evaluation of rehabilitation programs. By monitoring the �T, it may be possible to determine if a particular rehabilitation program is effective for a patient. This could lead to customizable programs, suited for a specific person, in order to increase the rate of recovery.
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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 | 0,002 | 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 ».