論文の概要: Reciprocal Learning of Intent Inferral with Augmented Visual Feedback for Stroke

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07956v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 22:49:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:03:18.651868
• Title: Reciprocal Learning of Intent Inferral with Augmented Visual Feedback for Stroke
• Title（参考訳）: ストロークに対する視覚フィードバックを付加したインテントインフェラルの相互学習
• Authors: Jingxi Xu, Ava Chen, Lauren Winterbottom, Joaquin Palacios, Preethika Chivukula, Dawn M. Nilsen, Joel Stein, Matei Ciocarlie,
• Abstract要約: 本稿では,意図的推論型分類器への人間の適応を容易にする双方向パラダイムを提案する。 我々はこのパラダイムを、脳卒中のためのロボットハンドの整形制御の文脈で実証する。 脳卒中患者を対象に行った実験では,他者に対するパフォーマンスに悪影響を及ぼすことなく,サブセットでの相互学習によるパフォーマンス向上が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.303526979876375
• License:
• Abstract: Intent inferral, the process by which a robotic device predicts a user's intent from biosignals, offers an effective and intuitive way to control wearable robots. Classical intent inferral methods treat biosignal inputs as unidirectional ground truths for training machine learning models, where the internal state of the model is not directly observable by the user. In this work, we propose reciprocal learning, a bidirectional paradigm that facilitates human adaptation to an intent inferral classifier. Our paradigm consists of iterative, interwoven stages that alternate between updating machine learning models and guiding human adaptation with the use of augmented visual feedback. We demonstrate this paradigm in the context of controlling a robotic hand orthosis for stroke, where the device predicts open, close, and relax intents from electromyographic (EMG) signals and provides appropriate assistance. We use LED progress-bar displays to communicate to the user the predicted probabilities for open and close intents by the classifier. Our experiments with stroke subjects show reciprocal learning improving performance in a subset of subjects (two out of five) without negatively impacting performance on the others. We hypothesize that, during reciprocal learning, subjects can learn to reproduce more distinguishable muscle activation patterns and generate more separable biosignals.
• Abstract（参考訳）: Intent Inferralは、ロボットデバイスがユーザーの意図を生体信号から予測するプロセスであり、ウェアラブルロボットを制御する効果的な直感的な方法を提供する。 古典的意図推論法は、生体信号入力を機械学習モデルをトレーニングするための一方向の基底真理として扱う。 本研究では,意図的推論型分類器への人間の適応を促進する双方向パラダイムである相互学習を提案する。 我々のパラダイムは、機械学習モデルの更新と、強化された視覚フィードバックの使用による人間の適応の誘導とを交互に交互に行う反復的な相互織りの段階で構成されている。 我々は,脳卒中におけるロボットハンドの整形制御の文脈において,このパラダイムを実証し,電気筋電図(EMG)信号からのオープン,クローズ,リラックスの意図を予測し,適切な支援を提供する。 我々はLEDプログレスバーディスプレイを使用して、分類器によるオープンかつクローズインテントの予測確率をユーザーに伝達する。 脳卒中患者を対象に行った実験では,他の被験者に悪影響を与えることなく,被験者のサブセット(5人に2人)における相互学習によるパフォーマンス向上が見られた。 相互学習中、被験者はより区別可能な筋活性化パターンを再現し、より分離可能な生体信号を生成することができると仮定する。

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