Design and Evaluation of Stand-to-Sit and Sit-to-Stand Control Protocols for a HIP–Knee–Ankle–Foot Prosthesis with a Motorized Hip Joint
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sitting and standing with conventional hip–knee–ankle–foot (HKAF) prostheses are demanding tasks for hip disarticulation (HD) amputees due to the passive nature of current prosthetic hip joints that cannot assist with moment generation. This study developed a sitting and standing control strategy for a motorized hip joint and evaluated whether providing active assistance reduces the intact side demand of these activities. Methods: A dedicated control strategy was developed and implemented for a motorized hip prosthesis (Power Hip) compatible with existing prosthetic knees, feet, and sockets. One HD participant was trained to perform sitting and standing tasks using the Power Hip. Its performance was compared with the participant’s prescribed passive HKAF prosthesis through measurements of ground reaction forces (GRFs), joint moments, and activity durations. GRFs were collected using force plates, kinematics were captured via Theia3D markerless motion capture, and joint moments were computed in Visual3D. Results: The Power Hip enabled more symmetric limb loading and faster stand-to-sit transitions (1.22 ± 0.08 s vs. 2.62 ± 0.41 s), while slightly prolonging sit-to-stand (1.69 ± 0.49 s vs. 1.22 ± 0.40 s) compared to the passive HKAF. The participant exhibited reduced intact-side loading impulses during stand-to-sit (4.97 ± 0.78 N∙s/kg vs. 15.06 ± 2.90 N∙s/kg) and decreased reliance on upper-limb support. Hip moment asymmetries between the intact and prosthetic sides were also reduced during both sit-to-stand (−0.18 ± 0.09 N/kg vs. −0.69 ± 0.67 N/kg) and stand-to-sit transitions (0.77 ± 0.20 N/kg vs. 2.03 ± 0.58 N/kg). Conclusions: The prototype and control strategy demonstrated promising improvements in sitting and standing performance compared to conventional passive prostheses, reducing the physical demand on the intact limb and upper body.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».