MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1109/icorr.2017.8009242

Медицинская библиотека · IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings] · 2017

Toward quantitative characterization of essential tremor for future tremor suppression.

Charles Steven K, Geiger Daniel W, Davidson Andrew D, Pigg Adam C, Curtis C Paul, Allen Brendon C

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Tremor is the most common movement deficit and manifests in a variety of disorders, including Essential Tremor, Parkinson's Disease, Dystonia, and Cerebellar Ataxia. Although medication and surgical interventions have significantly reduced patient suffering, they are only partially effective and can carry undesired side effects, leaving many patients without satisfactory treatment options. Wearable tremor-suppressing devices could provide an alternative to medication and surgery. Multiple research groups have developed orthotic prototypes to low-pass filter tremor, but these devices have not yet been optimized for in-vivo use. Optimizing non-invasive tremor suppression requires an understanding of where the tremor originates mechanically (which muscles) and how it propagates to the hand (where it matters most). Here we present on the beginnings of our multi-pronged work to determine the origin, propagation, and distribution of Essential Tremor, and we provide preliminary results.

Для цитирования: Charles Steven K, Geiger Daniel W, Davidson Andrew D, Pigg Adam C, Curtis C Paul, Allen Brendon C. Toward quantitative characterization of essential tremor for future tremor suppression.. IEEE ... International Conference on Rehabilitation Robotics : [proceedings]. 2017. DOI: 10.1109/icorr.2017.8009242.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.