Spatiotemporal Coupling of Hand and Eye Movements When Using a Myoelectric Prosthetic Hand
Notice bibliographique
Résumé
Upper limb prosthesis users have disruptions in hand-eye coordination, with increased fixations towards the hand and less visual allocation for feedforward planning. The purpose of this study was to explore whether improved motor planning, as reflected by eye gaze behaviour, was associated with more efficient hand movement patterns. Able-bodied participants wore a simulated prosthesis while performing a functional object movement task. Motion and eye tracking data were collected to quantify the eye gaze and hand movement during object interaction. The results of this study demonstrated that the latency of the eye to precede the hand at pick-up was correlated with measures of hand function, including hand variability, movement units, and grasp time, but not reach time. During transport and release, longer latency to disengage gaze from the grasped object and look ahead towards the target was correlated to hand kinematics of hand variability, distance travelled, and transport time. In addition, the latency of the eye to disengage the drop-off location was correlated to release time. Together these may point to control issues with opening and closing the prosthetic hand. Overall, increased feedforward fixations towards the target and reduced feedback fixations towards the hand were related to improved measures of hand function. Hence, coordination between eye and hand movements when using a myoelectric prosthesis may prove to be a useful metric to assess motor planning.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».