Brain-Controlled Robot Enables the Paraplegic Implement Autonomous Multimode Walk Training
Notice bibliographique
Résumé
Implementation of the autonomous walk training plays an important role for patients with lower limb paralysis, which however is still an open question presently due to the extreme difficulty of accurately recognizing the patients’ motor intentions in a natural way. In this study, a brain-controlled robot system, mainly consisting of a noninvasive brain–computer interface (BCI) and an elaborately designed lower limb rehabilitation robot, was developed to enable the paralyzed patients to implement the autonomous multimode walk training. First, an enhanced motor imagery based BCI paradigm was designed to improve the subjects’ imagination abilities to generate more separable electroencephalogram (EEG) data. Then, a concept of reaction time was introduced to select the valid EEG samples, and a rhythm combination, consisting of the most complete related sensorimotor rhythms to date, was designed to fully consider their influence. The reaction time, the rhythm combination, and the key parameters of the EEG decoder were collaboratively optimized to realize accurate and robust recognition of the subjects’ motor intentions. Moreover, a human–computer mutual learning based coevolution strategy was proposed, by which the subject and the decoder can be regulated to suit each other to obtain the satisfactory online performance. Finally, the proposed methods were deployed on the brain-controlled robot system, by which multimode walk training can be implemented autonomously. 18 subjects including 9 paraplegic patients were recruited in the experiments, and all of them successfully implemented the autonomous walk training after only about 25 minutes in total for EEG data recording and model training.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».