Caractérisation d'une tâche de préhension automatisée supportant l'enregistrement physiologique et les traitements neuromodulatoires chez le rat
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ: Ce mémoire présente le développement et l’optimisation d’une plateforme robotisée appelée NeuroRobotic Platform, conçue pour étudier les mouvements de préhension fine et la récu-pération fonctionnelle après des lésions neurologiques. Réalisé au laboratoire du Dr Numa Dancause à l’Université de Montréal, ce projet a pour objectif principal de fournir un dis-positif capable de recueillir des données précises sur les performances motrices des rats tout en automatisant et standardisant les protocoles expérimentaux, en réponse aux limites des outils traditionnels, souvent chronophages et dépendants de l’intervention humaine. La plateforme répond à deux objectifs spécifiques. Le premier consiste à optimiser son fonc-tionnement technique, incluant l’ajustement des capteurs, la détection automatisée des essais réussis et échoués, et la modulation dynamique de la difficulté des tâches par un positionne-ment précis des récompenses dans un espace tridimensionnel accessible aux rats. Le second vise à démontrer la capacité de la plateforme à collecter des données détaillées et synchronisées sur les performances motrices, à mettre en œuvre des approches progressives d’apprentissage des tâches, et à enregistrer des signaux musculaires provenant du membre supérieur des rats pendant leur exécution. ABSTRACT: This thesis presents the development and optimization of a robotic platform called the Neu-roRobotic Platform, designed to study fine grasping movements and functional recovery following neurological lesions. Conducted in Dr. Numa Dancause’s laboratory at the Univer-sity of Montreal, the primary goal of this project is to provide a device capable of collecting precise data on rats’ motor performance while automating and standardizing experimental protocols to address the limitations of traditional tools, which are often time-consuming and reliant on human intervention. The platform meets two specific objectives. The first focuses on optimizing its technical performance, including sensor adjustments, automated detection of successful and failed at-tempts, and dynamic modulation of task difficulty through precise positioning of rewards in a three-dimensional space accessible to the rats. The second objective aims to demonstrate the platform’s ability to collect detailed and synchronized data on motor performance, imple-ment progressive task-learning protocols, and record muscle signals from the rats’ forelimbs during task execution.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».