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Enregistrement W4402464129 · doi:10.11159/icbes24.119

Task-Specific Neural Synchronization and Adaptation to Supernumerary Robotic Finger: An EEG Analysis

2024· article· en· W4402464129 sur OpenAlexvenueno aff
Rateb Katmah, Aamna Al Shehhi, Mohammad I. Awad, Feryal A. Alskafi, Abdul Aziz Hulleck, Herbert F. Jelinek, Kinda Khalaf

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhalifa University of Science, Technology and Research
Mots-clésComputer scienceElectroencephalographyTask (project management)Synchronization (alternating current)Adaptation (eye)SupernumeraryArtificial intelligenceSpeech recognitionNeurosciencePsychologyEngineeringTelecommunicationsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the rising prevalence of upper-limb motor disorders, particularly in post-stroke cases, assistive technologies are being developed to enhance patient self-sufficiency.This study explored the impact of incorporating a supernumerary robotic finger (SRF) on the cortical functional connectivity during activities of daily living (ADLs).SRFs have shown promise in addressing grasping difficulties, utilizing adaptive mechanisms for varied object manipulation.Neuroimaging techniques, including fMRI and EEG, have been employed to assess the neural responses to SRFs.Building on existing research, this study explored a novel approach by analyzing cortical functional connectivity.EEG sub-band analysis of the beta-band EEG was quantified using the Phase Locking Value (PLV) during the performance of simple ADLs.The results indicate task-specific modifications, which can be interpreted as changes in cognitive processing required during SRF utilization.The outcomes underscore the intricate relationship between external assistive devices and dynamic shifts in the cortical functional connectivity, providing valuable insights for the development of effective assistive technologies.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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