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Enregistrement W4405488974 · doi:10.1109/embc53108.2024.10782680

Identification of the Human Postural Sway Response to Visual Inputs

2024· article· en· W4405488974 sur OpenAlexaff
Amir Ghiasi-Noughaby, Pouya Amiri, Robert E. Kearney, Abolfazl Mohebbi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensMcGill UniversityQueen's UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Computer sciencePhysical medicine and rehabilitationComputer visionArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated how the human body responds to visual sensory information in upright standing. Our efforts were focused on using a linear system identification approach in which the input was the position profile of the visual perturbation through virtual reality, and the output was the body angle through measuring the hip displacement. The results unveiled that the underlying system acts as a band-pass filter over the frequency range of interest. The findings demonstrated that by increasing the amplitude of the perturbations, the gain between the body angle output and the visual input decreased, indicating a nonlinear behavior. Also, the continuously diminishing phase of the frequency response revealed the presence of a delay of 150 ms for visual contributions. Additionally, a new detrending method using the Fourier Transform was implemented to remove nonstationarities, achieving a more accurate model. Moreover, an initial investigation showed a significant distinction in responses to the presented visual input between the two groups of subjects.Clinical Relevance- The proposed research offers insights into complex underlying mechanisms of human postural control in the presence of visual perturbations. Consequently, this study has the potential to contribute to the rehabilitation process for patients with balance disorders due to visual sensory impairments by re-educating or emphasizing more on the visual sensory modality.

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 seuil0,004

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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