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Enregistrement W4402093372 · doi:10.1186/s12984-024-01445-3

Using eye tracking to assess learning of a multifunction prosthetic hand: an exploratory study from a rehabilitation perspective

2024· article· en· W4402093372 sur OpenAlexaff
Wendy Hill, Helen Lindner

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesÖrebro UniversitetStiftelsen Promobilia
Mots-clésFixation (population genetics)GazeEye trackingEye movementTask (project management)Eye–hand coordinationRehabilitationComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationArtificial intelligenceComputer visionMedicineEngineeringPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Eye tracking technology not only reveals the acquisition of visual information at fixation but also has the potential to unveil underlying cognitive processes involved in learning to use a multifunction prosthetic hand. It also reveals gaze behaviours observed during standardized tasks and self-chosen tasks. The aim of the study was to explore the use of eye tracking to track learning progress of multifunction hands at two different time points in prosthetic rehabilitation. METHODS: Three amputees received control training of a multifunction hand with new control strategy. Detailed description of control training was collected first. They wore Tobii Pro2 eye-tracking glasses and performed a set of standardized tasks (required to switch to different grips for each task) after one day of training and at one-year-follow-up (missing data for Subject 3 at the follow up due to socket problem). They also performed a self-chosen task (free to use any grip for any object) and were instructed to perform the task in a way how they would normally do at home. The gaze-overlaid videos were analysed using the Tobii Pro Lab and the following metrics were extracted: fixation duration, saccade amplitude, eye-hand latency, fixation count and time to first fixation. RESULTS: During control training, the subjects learned 3 to 4 grips. Some grips were easier, and others were more difficult because they forgot or were confused with the switching strategies. At the one-year-follow-up, a decrease in performance time, fixation duration, eye-hand latency, and fixation count was observed in Subject 1 and 2, indicating an improvement in the ability to control the multifunction hand and a reduction of cognitive load. An increase in saccade amplitude was observed in both subjects, suggesting a decrease in difficulty to control the prosthetic hand. During the standardized tasks, the first fixation of all three subjects were on the multifunction hand in all objects. During the self-chosen tasks, the first fixations were mostly on the objects first. CONCLUSION: The qualitative data from control training and the quantitative eye tracking data from clinical standardized tasks provided a rich exploration of cognitive processing in learning to control a multifunction hand. Many prosthesis users prefer multifunction hands and with this study we have demonstrated that a targeted prosthetic training protocol with reliable assessment methods will help to lay the foundation for measuring functional benefits of multifunction hands.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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