Evaluation of a novel real-time adaptive assist-as-needed controller for robot-assisted upper extremity rehabilitation following stroke
Notice bibliographique
Résumé
Rehabilitation therapy plays an essential role in assisting people with stroke regain arm function. Upper extremity robot therapy offers a number of advantages over manual therapies, but can suffer from slacking behavior, where the user lets the robot guide their movements even when they are capable of doing so by themselves, representing a major barrier to reaching the full potential of robot-assist rehabilitation. This is a pilot clinical study that investigates the use of an electromyography-based adaptive assist-as-needed controller to avoid slacking behavior during robotic rehabilitation for people with stroke. The study involved a convenience sample of five individuals with chronic stroke who underwent a robot therapy program utilizing horizontal arm tasks. The Fugl-Meyer assessment (FM) was used to document motor impairment status at baseline. Velocity, time, and position were quantified as performance parameters during the training. Arm and shoulder surface electromyography (EMG) and electroencephalography (EEG) were used to assess the controller's performance. The cross-sectional results showed strong second-order relationships between FM score and outcome measures, where performance metrics (path length and accuracy) were sensitive to change in participants with lower functional status. In comparison, speed, EMG and EEG metrics were more sensitive to change in participants with higher functional status. EEG signal amplitude increased when the robot suggested that the robot was inducing a challenge during the training tasks. This study highlights the importance of multi-sensor integration to monitor and improve upper-extremity robotic therapy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».