Upper-Limb Rehabilitation of Patients with Neuromotor Deficits Using Impedance-Based Control of a 6-DOF Robot
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a study on the use of impedance-based control of a 6-degree-of-freedom robot for upper-limb rehabilitation of patients with neuromotor deficits. The control strategy is based on impedance and does not require external force sensors at the end-effector for implementation. The experimental setup involved using the control algorithm to move the robot to a desired position, follow a desired trajectory while being moved out of the trajectory by the user, and reproduce three different rehabilitation exercises (passive, isometric, and ADL). The results suggest that the parameters of the control strategy can be adjusted to set the robot's compliance and support force according to the patient's needs. Ultimately, the study concluded that the proposed control strategy can serve as a foundation for rehabilitation robots, which could potentially improve access to continued upper-limb rehabilitation for stroke patients and reduce the number of healthcare professionals required per patient.Clinical Relevance- This paper proposes a human-robot interaction control scheme to be used in a robotic rehabilitation tool, with the goal of assisting both clinicians and patients during the rehabilitation exercises and ultimately reducing the load on healthcare system. This platform can be potentially used in telemedicine solutions for upper-limb rehabilitation of a wide range of patients with neuromotor deficits such as stroke.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».