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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Fonseca, Lucas | - |
Autor(es): dc.creator | Bó, Antônio Padilha Lanari | - |
Autor(es): dc.creator | Guiraud, David | - |
Autor(es): dc.creator | Navarro, Benjamin | - |
Autor(es): dc.creator | Gélis, Anthony | - |
Autor(es): dc.creator | Coste, Christine Azevedo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-22T12:51:47Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-22T12:51:47Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-04-26 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-04-26 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-07 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/34442 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/812951 | - |
Descrição: dc.description | Spinal cord injury (SCI), stroke and other nervous system conditions can result in partial or total paralysis of individual’s limbs. Numerous technologies have been proposed to assist neurorehabilitation or movement restoration, e.g. robotics or neuroprosthesis. However, individuals with tetraplegia often find difficult to pilot these devices. We developed a system based on a single inertial measurement unit located on the upper limb that is able to classify performed movements using principal component analysis. We analyzed three calibration algorithms: unsupervised learning, supervised learning and adaptive learning. Eight participants with tetraplegia (C4-C7) piloted three different postures in a robotic hand. We achieved 89% accuracy using the supervised learning algorithm. Through offline simulation, we found accuracies of 76% on the unsupervised learning, and 88% on the adaptive one. | - |
Descrição: dc.description | Instituto de Ciências Biológicas (IB) | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Ecologia (IB ECL) | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Publicador: dc.publisher | IEEE | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da Universidade de Brasília pelo Professor Antônio Padilha Lanari Bó para disponibilizar o trabalho, em 23 de abril de 2019, no site repositorio.unb.br, de acordo com a licença conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da obra, a partir desta data. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Medula espinhal - ferimentos e lesões | - |
Palavras-chave: dc.subject | Acidentes vasculares cerebrais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Lesão cerebral | - |
Palavras-chave: dc.subject | Medicina de reabilitação | - |
Título: dc.title | Investigating upper limb movement classification on users with tetraplegia as a possible neuroprosthesis interface | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB |
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