Predicting Individualized Joint Kinematics over a Continuous Range of Slopes and Speeds.
Predicting Individualized Joint Kinematics over a Continuous Range of Slopes and Speeds.
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在连续的斜率和速度范围内预测个性化的关节运动学。
DOI：
10.1109/biorob49111.2020.9224413
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发表时间：
2020-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Gregg RD
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Reznick E;Embry K;Gregg RD
临床步态分析中的个体性通常通过个体与标准的运动学偏差来量化，但目前尚不清楚这些偏差如何在不同的步行速度和地面坡度中推广。理解任务中的个体性在假肢的调整中具有重要意义，其中临床医生具有有限的时间和资源来个性化腿部的运动学运动以治疗性地增强穿戴者的步态。本研究旨在确定一种有效的方法来预测模型的个人的运动学在连续范围内的斜坡和速度，只有一个个性化的任务，在平地上。我们能够预测身体健全的人在各种条件下的运动学，而这些条件并没有特别调整。应用于10名人类受试者，个性化方法降低了模型和受试者的运动学之间的RMSE在所有任务的平均2%（最大52%）在脚踝，27%（最大59%）在膝盖，和45%（最大83%）在臀部。我们的研究结果表明，知道一个单独的主题是如何不同于平均主题在平地单独是足够的信息，以提高所有任务的运动学预测。这项研究提供了一种新的方法，可以在不需要工程师的情况下在各种任务中个性化机器人假肢，这可以使这些复杂的设备在临床上更加可行。
Individuality in clinical gait analysis is often quantified by an individual’s kinematic deviation from the norm, but it is unclear how these deviations generalize across different walking speeds and ground slopes. Understanding individuality across tasks has important implications in the tuning of prosthetic legs, where clinicians have limited time and resources to personalize the kinematic motion of the leg to therapeutically enhance the wearer’s gait. This study seeks to determine an efficient way to predictively model an individual’s kinematics over a continuous range of slopes and speeds given only one personalized task at level ground. We were able to predict the kinematics of able-bodied individuals at a wide variety of conditions that were not specifically tuned. Applied to 10 human subjects, the individualization method reduced the RMSE between the model and subject’s kinematics over all tasks by an average of 2% (max 52%) at the ankle, 27% (max 59%) at the knee, and 45% (max 83%) at the hip. Our results indicate that knowing how an individual subject differs from the average subject at level ground alone is enough information to improve kinematic predictions across all tasks. This research offers a new method for personalizing robotic prosthetic legs over a variety of tasks without the need of an engineer, which could make these complex devices more clinically viable.
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DOI：
10.1109/tro.2018.2794536
发表时间：
2018-06
期刊：
IEEE transactions on robotics : a publication of the IEEE Robotics and Automation Society
影响因子：
--
作者：
Quintero D;Villarreal DJ;Lambert DJ;Kapp S;Gregg RD
通讯作者：
Gregg RD
影响因子：
4.6
作者：
Moissenet, Florent;Leboeuf, Fabien;Armand, Stephane
通讯作者：
Armand, Stephane
DOI：
10.1109/tnsre.2018.2879570
发表时间：
2018-12
期刊：
IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
影响因子：
--
作者：
Embry KR;Villarreal DJ;Macaluso RL;Gregg RD
通讯作者：
Gregg RD
DOI：
10.1109/jtehm.2018.2880199
发表时间：
2018-01-01
影响因子：
3.4
作者：
Quintero, David;Reznick, Emma;Gregg, Robert D.
通讯作者：
Gregg, Robert D.
影响因子：
2.1
作者：
Schaarschmidt, Margrit;Lipfert, Susanne W.;Seyfarth, Andre
通讯作者：
Seyfarth, Andre