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Enregistrement W4414362919 · doi:10.1088/2057-1976/ae093e

Somatotopic non-invasive proprioceptive feedback strategy for prosthetic hands: a preliminary study

2025· article· en· W4414362919 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiomedical Physics & Engineering Express · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGRASPNeuroprostheticsProprioceptionProsthetic handNeural ProsthesisSensory systemControllabilityCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective. Robotic hand prosthesis users often identify the lack of physiological feedback as a major obstacle to seamless integration. Both the low controllability and high cognitive load required to operate these devices generally lead to their rejection. Consequently, experts highlight sensory feedback as a critical missing features of commercial prostheses. Providing feedback that promotes the integration of artificial limbs is often sought through a biomimetic paradigm, limited by the current technological landscape and the absence of neural embodiment in users. As a result, some researchers are now turning to bio-inspired approaches, choosing to repurpose existing neural structures and focusing on underlying neurocognitive mechanisms that promote the integration of artificial inputs. Approach. Taking a bio-inspired approach, this paper describes the first implementation of a somatotopic, non-invasive proprioceptive feedback strategy for hand prosthesis users, developed using a standard sensory restoration architecture, i.e. pre-processing, encoding and stimulation. The main hypothesis investigated is whether a novel use of transcutaneous electrical stimulation can be leveraged to deliver proprioceptive information of the hand to the user. Main results. The potential of the proposed strategy was highlighted via experimental validation in conveying specific finger apertures and grasp types related to single and multiple degrees of freedom. Six participants were able to identify apertures conveyed by median and ulnar nerve stimulation with an accuracy of 96.5% ± 2.3% and a response time of 0.91 s ± 0.08 s, as well as grasp types conveyed from concurrent median and ulnar nerve stimulation with an accuracy of 88.3% ± 1.2% and a response time of 0.44 s ± 0.27 s through 5 sets of 10 trials. Significance. These results demonstrate the relevance of a somatotopic proprioception feedback strategy for users of prosthetic hands, and the architecture presented in this case study allows for future optimization of the various sub-components.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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