Application of Class-Based EMG Biofeedback in Three Multiple Sclerosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Electromyography (EMG)-based biofeedback can facilitate high volumes of exercise in individuals with severe motor impairments. Biofeedback systems based on EMG classification can integrate muscle activities from multiple sensors in a way that is flexible and scalable, allowing the choice and number of trained muscles to be tailored. The classification record can also provide insights about biofeedback quality and the exercise dose. We previously developed a class-based system and tested it within one session. We now test the feasibility of using the same system to deliver a tailored six-week intervention in three participants with advanced MS symptoms. Participants attended up to three sessions every week for 30 minutes of training. For two participants, training was divided into two 15-minute blocks with separate tailored configurations. Single-session healthy reference datasets were acquired for each tailored intervention and sliding window analyses were performed on the classification records from all sessions. We thus attempted five tailored interventions. The primary success criteria were: 1) creation of accurate classification models, and 2) participant ability to successfully interact with the biofeedback during the 15- or 30-minute session. Four of the interventions were successful with typical classification accuracy above 95% and stable feedback control during all sessions. One intervention was not successful, with median accuracy of 86% and negligible feedback control in three of seven sessions. This work suggests that class-based EMG biofeedback is feasible in multiple sclerosis patients with severe impairment, and that conducting larger studies of the technology’s impact on health outcomes is a practical next step.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».