Student Competition (Technology Innovation) ID 1985155
Notice bibliographique
Résumé
Background ISMS entails implanting micro-electrodes into the spinal cord to produce synergistic activations of the legs. To date, ISMS has produced in-place stepping in cats with complete spinal cord injury (SCI) (Saigal et al, 2004), and long distances of over ground walking in anesthetized cats (Holinski et al, 2016). Objective The goal of this project is to develop an intervention for restoring overground walking capacity for persons experiencing paralysis due to SCI, by investigating the potential of ISMS to enable long-distance overground walking in cats with chronic SCI. Method Experiments will be performed in eight adult cats with chronic complete SCI. The control strategy will include timed transitions between different phases of the step cycle, which will be modified using feedback from force plates and gyroscopes. The biomechanics of walking (speed of walking, stride length, left-right symmetry, inter-joint coordination) and muscle activation patterns will be recorded and analyzed. The stride-to-stride regularity of walking, amount of weight-bearing, and level of spasticity before, during, and after ISMS will be assessed. Results We expect that ISMS will produce long distances of walking (>500 m) in cats with SCI. The biomechanical features of walking will be similar to those in neurologically-intact cats. Conclusion This project is a critical step towards demonstrating the viability of ISMS as a means for restoring functional walking after severe SCI. If successful, ISMS and the control strategies developed may in the future change the lives of many people living with SCI, giving them the capability to walk independently.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,912 | 0,832 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».