A pelvic kinematic approach for calculating hip angles for active hip disarticulation prosthesis control
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Control system design for a microprocessor-controlled hip-knee-ankle-foot (HKAF) prosthesis is a challenge since hip disarticulation amputees lack the entire leg and, therefore, only have pelvis movement as user-guided input. This research proposes a method for determining hip joint angles from pelvis movement in a control system for the next generation of powered prostheses. METHOD: Three-dimensional pelvic motion and stance time of 10 transfemoral (TF) prosthetic users were used to identify important features and to develop an algorithm to calculate hip angles from pelvis movement based on correlation and linear regression results. The algorithm was then applied to a separate (independent) TF group to validate algorithm performance. RESULTS: The proposed algorithm calculated viable hip angles during walking by utilizing pelvic rotation, pelvic tilt, and stance time. Small angular differences were found between the algorithm results and motion capture data. The greatest difference was for hip maximum extension angle (2.5 ± 2.0°). CONCLUSIONS: Since differences between algorithm output and motion data were within participant standard deviations, the developed algorithm could be used to determine the desired hip angle from pelvis movements. This study will aid the future development of gait control systems for new active HKAF prostheses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».