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Enregistrement W4283699904 · doi:10.1038/s41598-022-14776-9

Foot contact forces can be used to personalize a wearable robot during human walking

2022· article· en· W4283699904 sur OpenAlexaff
Michael S. Jacobson, Prakyath Kantharaju, Hyeongkeun Jeong, Jae-Kwan Ryu, Jung-Jae Park, Hyun-Joon Chung, Myunghee Kim

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesDefense Acquisition Program AdministrationInstitute of Civil-Military Technology CooperationMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésAnkleWearable computerRobotFoot (prosody)Computer scienceContact forceSimulationAmputationPhysical medicine and rehabilitationMedicineArtificial intelligenceSurgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with below-knee amputation (BKA) experience increased physical effort when walking, and the use of a robotic ankle-foot prosthesis (AFP) can reduce such effort. The walking effort could be further reduced if the robot is personalized to the wearer using human-in-the-loop (HIL) optimization of wearable robot parameters. The conventional physiological measurement, however, requires a long estimation time, hampering real-time optimization due to the limited experimental time budget. This study hypothesized that a function of foot contact force, the symmetric foot force-time integral (FFTI), could be used as a cost function for HIL optimization to rapidly estimate the physical effort of walking. We found that the new cost function presents a reasonable correlation with measured metabolic cost. When we employed the new cost function in HIL ankle-foot prosthesis stiffness parameter optimization, 8 individuals with simulated amputation reduced their metabolic cost of walking, greater than 15% (p < 0.02), compared to the weight-based and control-off conditions. The symmetry cost using the FFTI percentage was lower for the optimal condition, compared to all other conditions (p < 0.05). This study suggests that foot force-time integral symmetry using foot pressure sensors can be used as a cost function when optimizing a wearable robot parameter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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