Computationally efficient modeling of proprioceptive signals in the upper limb for prostheses: a simulation study
Computationally efficient modeling of proprioceptive signals in the upper limb for prostheses: a simulation study
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假肢上肢本体感觉信号的计算有效建模：模拟研究
DOI：
--
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发表时间：
2014
影响因子：
4.3
通讯作者：
T. Constandinou
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
I. Williams;T. Constandinou
本体感觉神经模式的精确模型可能在为截肢者创造直观的本体感觉神经假体中发挥重要作用。本文着眼于结合生物力学和本体感受器模型的有效实现，以产生模拟人类肌肉本体感受模式的信号，用于未来的假肢反馈实验工作。本文提出了一个具有7个自由度和17块肌肉的上肢神经肌肉骨骼模型，并给出了肌梭和高尔基体神经放电模式的真实的时间估计。与以前的神经肌肉骨骼模型不同，肌肉激活和兴奋水平在此应用中是未知的，并且集成了逆动力学工具（静态优化）来估计这些变量。本体感受假体需要是便携式的，这与标准生物力学和本体感受器建模的计算要求的性质不相容。本文使用并提出了一些近似和优化，使便携式硬件上的真实的时间操作可行。最后，技术障碍，模仿自然反馈的直观本体感受假体，以及现有模型的问题和局限性，确定和讨论。
Accurate models of proprioceptive neural patterns could 1 day play an important role in the creation of an intuitive proprioceptive neural prosthesis for amputees. This paper looks at combining efficient implementations of biomechanical and proprioceptor models in order to generate signals that mimic human muscular proprioceptive patterns for future experimental work in prosthesis feedback. A neuro-musculoskeletal model of the upper limb with 7 degrees of freedom and 17 muscles is presented and generates real time estimates of muscle spindle and Golgi Tendon Organ neural firing patterns. Unlike previous neuro-musculoskeletal models, muscle activation and excitation levels are unknowns in this application and an inverse dynamics tool (static optimization) is integrated to estimate these variables. A proprioceptive prosthesis will need to be portable and this is incompatible with the computationally demanding nature of standard biomechanical and proprioceptor modeling. This paper uses and proposes a number of approximations and optimizations to make real time operation on portable hardware feasible. Finally technical obstacles to mimicking natural feedback for an intuitive proprioceptive prosthesis, as well as issues and limitations with existing models, are identified and discussed.
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DOI：
10.1115/1.1531112
发表时间：
2003-02-01
影响因子：
1.7
作者：
Thelen, DG
通讯作者：
Thelen, DG
影响因子：
--
作者：
F. Zajac
通讯作者：
F. Zajac
影响因子：
5.5
作者：
BROOKS, SV;FAULKNER, JA
通讯作者：
FAULKNER, JA
DOI：
10.1016/j.piutam.2011.04.027
发表时间：
2011-01-01
期刊：
Procedia IUTAM
影响因子：
--
作者：
van den Bogert, Antonie J;Blana, Dimitra;Heinrich, Dieter
通讯作者：
Heinrich, Dieter