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Enregistrement W7079708387 · doi:10.71892/11143/1012

Caractérisation d'un circuit neuro-enregistreur faisant partie d'une boucle de contre-réaction sensorimotrice pour la stimulation intramédullaire

2025· other· fr· W7079708387 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUSherbrooke-PROD · 2025
Typeother
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurostimulationSpinal cord injuryStimulationFunctional electrical stimulationSpinal cordNeuroprostheticsSensory systemNeural Prosthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traumatic spinal cord injuries often result in severe sequelae, including paraplegia, which affects approximately four out of ten patients. This condition, characterized by the loss of motor function in the lower limbs, represents a major public health issue in Canada. Although there is currently no cure, strategies such as electrical stimulation can mitigate the functional consequences. The latter has demonstrated its ability to restore certain motor functions in several clinical trials. The only spinal cord stimulation system currently in clinical trials for motor restoration incorporates a closed loop (neural recording to adapt epidural stimulation), capable of restoring lower limb movement in some patients. However, this implant has low accuracy due to the extensive stimulation of nerve areas, including sensory regions, which can cause involuntary motor reflexes. In addition, the recording implant used is limited by its autonomy, requires delicate surgical implantation, and involves certain clinical risks. With the aim of increasing the precision of stimulation and improving the resolution of neural recordings by targeting the activity of individual neurons rather than the summation of entire populations, while ensuring autonomous and reliable operation, the Neurorestorative Interfaces Group (GIN) is developing a solution based primarily on sensorimotor feedback and real-time signal processing. This solution uses neurostimulation and neuro-recording implants developed by the Sherbrooke Medical Device Research Group (GRAMS) and interfaced with a haptic glove. This approach aims to offer paraplegic patients a more natural gait by activating intramedullary stimulation according to the motor intentions detected by the gloves, while providing sensory feedback. The master’s work presented in this thesis focuses on the development of a test interface to characterise the neural recording implant in terms of energy consumption, the operation of its blocks (such as system clock recovery), recording accuracy, and the performance of its integrated compression algorithm. This interface also makes it possible to validate compliance with the initial specifications and identify any faults. This characterisation is essential for integrating the implant into the closed loop envisaged by the GIN and for improving the next generation of implants.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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