Exploring the impact of myoelectric prosthesis controllers on visuomotor behavior
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prosthesis users often rely on vision to monitor the activity of their prosthesis, which can be cognitively demanding. This compensatory visual behaviour may be attributed to an absence of feedback from the prosthesis or the unreliability of myoelectric control. Unreliability can arise from the unpredictable control due to variations in electromyography signals that can occur when the arm moves through different limb positions during functional use. More robust position-aware control systems have been explored using deep learning methods, specifically ones that utilize data from different limb positions, that show promising improvements in control characteristics. However, it is unclear how these novel controllers will affect visuomotor behaviour. Specifically, the extent to which control interventions can influence gaze behaviours remain unknown, as previous studies have not yet demonstrated the sensitivity of eye metrics to these interventions. This study aims to explore how visuomotor behaviours change when individuals operate a simulated myoelectric prosthesis using a standard control strategy compared to a position-aware control strategy. METHODS: Participants without limb difference tested two control strategies in a within-subject crossover study design. They controlled a simulated myoelectric prosthesis using a standard control strategy and an advanced position-aware control strategy designed to address the limb position effect. The order in which these control strategies were evaluated was randomized. Eye tracking and motion capture data were collected during functional task execution to assess if using the position-aware control strategy changed visuomotor behaviour compared to the standard controller. RESULTS: There was less visual fixation on the prosthetic hand in the fully extended and cross-body arm position when using the position-aware controller compared to the standard controller. These changes were associated with shorter grasp phase duration and increased smoothness of prosthesis movements. These findings indicated that using the position-aware control strategy may have resulted in less reliance on vision to monitor the prosthesis actions in limb positions where they had better prosthesis control. CONCLUSIONS: This research suggests that visuomotor metrics may be sensitive to prosthesis control interventions, and therefore the use of eye tracking should be considered for performance assessment of prosthesis control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».