A nonlinear modelling approach to quantify sitting control in individuals with sensorimotor impairments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Few biomechanical models of sitting stability have been proposed over the last decades and most of them control the trunk position through a lumbar torque. Unfortunately, this type of model is not valid for individuals living with a complete thoracic spinal cord injury (SCI) who generally experience paralysis of their abdominal and lower back muscles. Instead, individuals with SCI often engage their upper limbs as a compensatory strategy to control their sitting position. A new nonlinear biomechanical model is introduced to take into consideration the influence of the upper limbs for sitting control study of people living with SCI. The inherent nonlinearity of the model is taken into account via the Takagi–Sugeno (T‐S) framework. To estimate the internal controlling torques without measurements, an unknown input observer (UIO) is created. Its convergence is expressed by linear matrix inequalities (LMI), which are solved by convex optimization techniques. Numerical simulations with perturbations are used to assess the adequacy of the methodology and preliminary experimental data of one person living with SCI performing a sitting stabilization exercise is used to estimate internal torques of the upper limbs. The main contribution of this work is to provide a way to estimate human joint torques without invasive measurements; the results highlight the validity of both goals of this article, the nonlinear biomechanical modelling and the UIO methodology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».