Effects of Electrode Position Targeting in Noninvasive Electromyography Technologies for Finger and Hand Movement Prediction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Stroke patients may need to undergo rehabilitation therapy to improve their mobility. Electromyography (EMG) can be used to improve the effectiveness of at-home therapy programs, as it can assess recovery progress in the absence of a health professional. In particular, EMG armbands have the advantage of being easy to use compared to other EMG technologies, which could allow patients to complete therapy programs without external assistance. However, it is unclear whether there are drawbacks associated with the fixed electrode placement imposed by current armband designs. This study compared the hand gesture prediction capabilities of an off-the-shelf EMG armband with fixed electrode placement and an EMG setup with flexible electrode positioning. Methods Ten able-bodied participants performed a series of hand and finger gestures with their dominant hand, once with an EMG armband (Untargeted condition) and once with electrodes deliberately placed on specific muscles (Targeted condition). EMG features were extracted from overlapping sliding windows and were used to (1) classify the gestures and (2) predict finger joint positions as measured by a robotic hand exoskeleton. Results For the classification task, a logistic regression model performed significantly better ( $$p < 0.001$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>p</mml:mi> <mml:mo><</mml:mo> <mml:mn>0.001</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> ) for the Targeted condition ( $$55.8\% \pm 10.1\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mn>55.8</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>10.1</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> ) compared to the Untargeted condition ( $$47.9\% \pm 11.6\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mn>47.9</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>11.6</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> ). For the regression task, a k -nearest neighbours model obtained significantly lower ( $$p = 0.007$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>p</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>0.007</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> ) mean RMSE values for the Targeted condition ( $$0.260 \pm 0.037$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mn>0.260</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>0.037</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> ) compared to the Untargeted condition ( $$0.270 \pm 0.043$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mn>0.270</mml:mn> <mml:mo>±</mml:mo> <mml:mn>0.043</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> ). Conclusion We observed a trade-off between predictive accuracy and ease-of-use of the EMG devices used in this study. It is important to consider such a trade-off when developing clinical applications such as at-home stroke rehabilitation therapy programs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle