Continuous Volitional Control of a Bionic Leg Supports Diverse Walking Patterns in both AMI and Bone-Anchored Prosthesis User
Notice bibliographique
Résumé
Myoelectric control paradigms have the potential to enable continuous volitional control of bionic limbs in various movement conditions. Although individuals with agonist-antagonist muscle interface (AMI) amputation were proven to display a greater degree of continuous volitional control in bionic ankle-foot systems with respect to conventional socket-suspended prosthetic users, it remains unclear how myoelectric interfaces could translate to non-AMI prosthetic users with bone-anchored prostheses (BAP). This study proposes a human-machine interface (HMI) based on a neuromechanical model to enable volitional, continuous control of a bionic leg in AMI and BAP users, walking across various speeds and ground inclinations. Differently from state of the art solutions, the proposed method is based on a digital twin of the intact contralateral leg, synthesizing the user's phantom limb musculoskeletal function as controlled by muscle activations measured from the stump. When embedded in a real-time framework, it enabled the participants to achieve volitional modulation of peak muscle activation timing and amplitude during overground walking at three speeds (between 1.6 and 3.96 km/h). Moreover, case studies are provided during calf-raises (30, 45, and 60 bpm) and ramp ascent walking (3 and 5 \% incline). Before prosthesis control tests, the participants underwent a 2-day gait training session; results showed that all three subjects learned how to alter initial muscle activation patterns so that an average of 87\% of peak activation timing fell within target ranges. The proposed neuromechanical modeling technology opens new avenues toward generalizable HMI for the volitional control of active prostheses beyond set conditions and subjects.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».