Selecting Muscles for Detection of Upper-Limb Compensatory Movements Using s-EMG Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Patients with upper-limb injuries often use compensatory movements to overcome limitations in range of motion, which can lead to additional injury if not corrected early within a rehabilitation program. Although automatic detection of compensatory movements has been studied in the literature, the impact of sensor locations on detection performance has not been previously explored. To investigate how sensor locations affect the ability to automatically detect compensatory movements of the upper limb, sixteen surface electromyography sensors were placed on key muscles involved in these movements. Thirty-one healthy participants performed a door-opening task in three conditions: without elbow restrictions (healthy pattern), and two conditions with limited elbow range of motion (60° of flexion-full flexion and 30°–80° of flexion to simulate injury). Statistical analyses identified sensor locations with significant differences between the conditions. Support vector machine classifiers demonstrated notably higher performance using data from six sensors on the middle deltoid, the upper trapezius, the latissimus dorsi, the external obliques, and the erector abdominis. This study highlights the importance of thoughtful muscle selection for effective automatic detection and correction of upper-limb compensatory movements, which is crucial for a wearable mechatronic device to be effective in improving the movement quality of patients.
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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 ».