論文の概要: An adaptive closed-loop ECoG decoder for long-term and stable bimanual control of an exoskeleton by a tetraplegic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10449v1
• Date: Tue, 25 Jan 2022 16:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 16:51:26.984044
• Title: An adaptive closed-loop ECoG decoder for long-term and stable bimanual control of an exoskeleton by a tetraplegic
• Title（参考訳）: 四重項による外骨格の長期・安定バイマニュアル制御のための適応閉ループECoGデコーダ
• Authors: Alexandre Moly, Thomas Costecalde, Felix Martel, Christelle Larzabal, Serpil Karakas, Alexandre Verney, Guillaume Charvet, Stephan Chabardes, Alim Louis Benabid, Tetiana Aksenova
• Abstract要約: 複雑なタスクに対する多様なエフェクタのハイパフォーマンス制御は、時間とともに堅牢で、デコーダの継続的な再校正なしに高いデコード性能でなければならない。 適応型オンラインテンソルベースデコーダ「Recursive Exponentially Weighted Markov-Switching Multi-linear Model (REW-MSLM)」を開発した。 復号器の再校正なしにREW-MSLMを用いて,外骨格と仮想アバターの8次元バイマニュアル制御の安定性を6ヶ月にわたって実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.6474995587871
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs) still face many challenges to step out of laboratories to be used in real-life applications. A key one persists in the high performance control of diverse effectors for complex tasks, using chronic and safe recorders. This control must be robust over time and of high decoding performance without continuous recalibration of the decoders. In the article, asynchronous control of an exoskeleton by a tetraplegic patient using a chronically implanted epidural electrocorticography (EpiCoG) implant is demonstrated. For this purpose, an adaptive online tensor-based decoder: the Recursive Exponentially Weighted Markov-Switching multi-Linear Model (REW-MSLM) was developed. We demonstrated over a period of 6 months the stability of the 8-dimensional alternative bimanual control of the exoskeleton and its virtual avatar using REW-MSLM without recalibration of the decoder.
• Abstract（参考訳）: 脳コンピュータインタフェース(BCI)は、現実世界のアプリケーションで使用される実験室から抜け出すための多くの課題に直面している。 鍵となるものは、慢性的かつ安全なレコーダを使用して、複雑なタスクのための多様なエフェクタの高性能な制御である。 この制御は時間とともに堅牢で、デコーダの継続的な再調整なしに高いデコード性能を持つ必要がある。 本論文では、慢性硬膜外皮質電図(epicog)インプラントを用いた四麻痺患者による外骨格の非同期制御を示す。 この目的のために、適応型オンラインテンソルベースデコーダ、Recursive Exponentially Weighted Markov-Switching Multi-Linear Model (REW-MSLM)を開発した。 復号器の再校正なしにREW-MSLMを用いて,外骨格と仮想アバターの8次元バイマニュアル制御の安定性を6ヶ月にわたって実証した。

関連論文リスト

• SEDMamba: Enhancing Selective State Space Modelling with Bottleneck Mechanism and Fine-to-Coarse Temporal Fusion for Efficient Error Detection in Robot-Assisted Surgery [7.863539113283565]
  選択的状態空間モデル(SSM)を外科的誤り検出に組み込んだSEDMambaという新しい階層モデルを提案する。 SEDMambaは、長期ビデオにおける外科的エラーの検出と時間的局所化のために、ボトルネック機構と微細から粗い時間的融合(FCTF)を備えた選択的SSMを強化する。 我々の研究は、実際の手術症例におけるエラー検出を支援するために、第一種、フレームレベル、生存中の外科的エラーデータセットにも貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-22T19:20:35Z)
• MambaAD: Exploring State Space Models for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection [53.03687787922032]
  長距離モデリングと線形効率の優れたマンバモデルが注目されている。 MambaADは、事前訓練されたエンコーダと(Locality-Enhanced State Space)LSSモジュールをマルチスケールで備えたMambaデコーダで構成されている。 提案したLSSモジュールは、並列カスケード(Hybrid State Space) HSSブロックとマルチカーネル畳み込み操作を統合し、長距離情報とローカル情報の両方を効果的にキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T18:28:55Z)
• Temporally-Consistent Koopman Autoencoders for Forecasting Dynamical Systems [42.6886113798806]
  テンポラリ一貫性を有するクープマンオートエンコーダ(tcKAE)について紹介する。 tcKAEは、制約付き、ノイズの多いトレーニングデータであっても正確な長期予測を生成する。 我々は,最先端のKAEモデルよりもtcKAEの方が,様々なテストケースで優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T00:48:25Z)
• Vivim: a Video Vision Mamba for Medical Video Segmentation [52.11785024350253]
  本稿では、医用ビデオセグメンテーションタスクのためのビデオビジョンマンバベースのフレームワークVivimを提案する。 我々のビビムは、長期表現を様々なスケールのシーケンスに効果的に圧縮することができる。 超音波検査では甲状腺分節,乳房病変分節,大腸内視鏡検査ではポリープ分節が有効で有効であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T13:27:03Z)
• The online learning architecture with edge computing for high-level control for assisting patients [3.1084001733555584]
  脊髄損傷、脳卒中、変性疾患などの疾患による移動障害の頻度は世界中で上昇している。 下肢のエキソ骨格は、このような障害のある個人に対する移動性とリハビリテーションを強化するための有効な解決策として、ますます認識されている。 既存のエクソスケルトン制御システムは、レイテンシ、適応性の欠如、計算不効率といった制限に悩まされることが多い。 本稿では,高レベル低域外骨格制御のためのエッジコンピューティングと統合された新しいオンライン対角学習アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T20:30:03Z)
• Diagnostic Spatio-temporal Transformer with Faithful Encoding [54.02712048973161]
  本稿では,データ生成プロセスが複合時間(ST)依存性を持つ場合の異常診断の課題について述べる。 我々は、ST依存を時系列分類の副産物として学習する、教師付き依存発見として問題を定式化する。 既存のST変圧器で使用される時間的位置符号化は、高周波数(短時間スケール)の周波数をキャプチャする重大な制限を有することを示す。 また、空間的および時間的方向の両方で容易に消費可能な診断情報を提供する新しいST依存性発見フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T05:31:23Z)
• Perpetual Humanoid Control for Real-time Simulated Avatars [77.05287269685911]
  本稿では,高忠実度動作模倣と耐故障動作を実現する物理に基づくヒューマノイドコントローラを提案する。 コントローラは、外部の安定化力を使わずに1万本のモーションクリップを学習できる。 実時間およびリアルタイムのマルチパーソンアバター使用事例において,映像ベースのポーズ推定器と言語ベースのモーションジェネレータからノイズのあるポーズを模倣するために,制御器の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T20:51:37Z)
• Multi-Scale Control Signal-Aware Transformer for Motion Synthesis without Phase [72.01862340497314]
  マルチスケール制御信号認識変換器(MCS-T)を提案する。 MCS-Tは補助情報を用いてメソッドが生成した動作に匹敵する動作をうまく生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T02:56:44Z)
• ST-MTL: Spatio-Temporal Multitask Learning Model to Predict Scanpath While Tracking Instruments in Robotic Surgery [14.47768738295518]
  トラッキング機器によるタスク指向の注意の学習は、画像誘導型ロボット手術において大きな可能性を秘めている。 本稿では,リアルタイムの手術機器分割とタスク指向唾液度検出のための共有エンコーダとシンク時デコーダを用いたエンドツーエンドマルチタスク学習(ST-MTL)モデルを提案する。 本稿では,各デコーダの独立勾配を計算することで,非同期時間最適化手法を提案する。 最先端のセグメンテーションとサリエンシ手法と比較して、我々のモデルは評価指標よりも優れており、挑戦において優れた性能を生んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T15:20:27Z)
• Efficient and Phase-aware Video Super-resolution for Cardiac MRI [23.5319835123499]
  我々は,CMRビデオの超解像問題を解決するために,新しいエンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークを提案する。 心的知識をモデルに組み込んで時間的情報の利用を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T13:29:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。