Real-Time Performance Assessment of High-Order Tremor Estimators Used in a Wearable Tremor Suppression Device
Notice bibliographique
Résumé
The side effects and complications of traditional treatments for treating pathological tremor have led to a growing research interest in wearable tremor suppression devices (WTSDs) as an alternative approach. Similar to how the human brain coordinates the function of the human system, a tremor estimator determines how a WTSD functions. Although many tremor estimation algorithms have been developed and validated, whether they can be implemented on a cost-effective embedded system has not been studied; furthermore, their effectiveness on tremor signals with multiple harmonics has not been investigated. Therefore, in this study, four tremor estimators were implemented, evaluated, and compared: Weighted-frequency Fourier Linear Combiner (WFLC), WFLC-based Kalman Filter (WFLC-KF), Band-limited Multiple FLC, and enhanced High-order WFLC-KF (eHWFLC-KF). This study aimed to evaluate the performance of each algorithm on a bench-top tremor suppression system with 18 recorded tremor motion datasets; and compare the performance of each estimator. The experimental evaluation showed that the eHWFLC-KF-based WTSD achieved the best performance when suppressing tremor with an average of 89.3% reduction in tremor power, and an average error when tracking voluntary motion of 6.6°/s. Statistical analysis indicated that the eHWFLC-KF-based WTSD is able to reduce the power of tremor better than the WFLC and WFLC-KF, and the BMFLC-based WTSD is better than the WFLC. The performance when tracking voluntary motion is similar among all systems. This study has proven the feasibility of implementing various tremor estimators in a cost-effective embedded system, and provided a real-time performance assessment of four tremor estimators.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».