Tremor Suppression Using Functional Electrical Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) and essential tremor are two major causes of pathological tremor among people over 60 years old. Due to the side effects and complications of traditional tremor management methods such as medication and deep brain surgery, non invasive tremor suppression methods have become more popular in recent years. Functional electrical stimulation (FES) is one of the methods used to reduce tremor in several studies. However, the effect of different FES parameters on tremor suppression and discomfort level, including amplitude, the number of pulses in each stimulation burst, frequency, and pulse width is yet to be studied for longer stimulation durations. Therefore, in this work, experiments were performed on 14 participants with PD to evaluate the effect of thirty seconds of out-of-phase electrical stimulation on wrist tremor at rest. Trials were conducted by varying the stimulation amplitude and the number of pulses while keeping the frequency and pulse width constant. Each test was repeated three times for each participant. The results showed an overall tremor suppression for 11 out of 14 participants and no average positive effects for three participants. It is concluded that despite the effectiveness of FES in tremor suppression, each set of FES parameters showed different suppression levels among participants due to the variability of tremor over time. Thus, for this method to be effective, an adaptive control system would be required to tune FES parameters in real time according to changes in tremor during extended stimulation periods.
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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 | 0,000 |
| 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 ».