Stroke patients often experience upper limb impairments that restrict their mobility and daily activities. Physical therapy (PT) is the most effective method to improve impairments, but low patient adherence and participation in PT exercises pose significant challenges. To overcome these barriers, a combination of virtual reality (VR) and robotics in PT is promising. However, few systems effectively integrate VR with robotics, especially for upper limb rehabilitation. Additionally, traditional VR rehabilitation primarily focuses on hand movements rather than joint movements of the limb. This work introduces a new virtual rehabilitation solution that combines VR with KinArm robotics and a wearable elbow sensor to measure elbow joint movements. The framework also enhances the capabilities of a traditional robotic device (KinArm) used for motor dysfunction assessment and rehabilitation. A preliminary study with non-clinical participants (n = 16) was conducted to evaluate the effectiveness and usability of the proposed VR framework. We used a two-way repeated measures experimental design where participants performed two tasks (Circle and Diamond) with two conditions (VR and VR KinArm). We found no main effect of the conditions for task completion time. However, there were significant differences in both the normalized number of mistakes and recorded elbow joint angles (captured as resistance change values from the wearable sensor) between the Circle and Diamond tasks. Additionally, we report the system usability, task load, and presence in the proposed VR framework. This system demonstrates the potential advantages of an immersive, multi-sensory approach and provides future avenues for research in developing more cost-effective, tailored, and personalized upper limb solutions for home therapy applications.


翻译:中风患者常出现上肢功能障碍,限制其活动能力及日常生活。物理治疗是改善此类障碍最有效的方法,但患者依从性低及参与度不足构成重大挑战。为克服这些障碍,将虚拟现实与机器人技术相结合应用于物理治疗具有广阔前景。然而,现有系统难以有效融合虚拟现实与机器人技术,尤其是在上肢康复领域。此外,传统虚拟现实康复主要侧重于手部运动,而非肢体关节运动。本研究提出一种新型虚拟康复解决方案,将虚拟现实与KinArm机器人及可穿戴肘部传感器相结合,用于测量肘关节运动。该框架还增强了传统运动功能障碍评估与康复设备(KinArm)的功能。我们开展了面向非临床参与者(n=16)的初步研究,以评估所提出虚拟现实框架的有效性与可用性。采用双因素重复测量实验设计,要求参与者分别在两种条件(VR与VR KinArm)下完成两项任务(圆形与菱形)。研究结果显示,条件因素对任务完成时间无显著主效应。但在圆形与菱形任务之间,标准化错误次数及记录的肘关节角度(以可穿戴传感器电阻变化值表示)均存在显著差异。此外,我们报告了所提出虚拟现实框架的系统可用性、任务负荷及存在感。该实验证明了沉浸式多感官方法的潜在优势,并为开发更具成本效益、个性化及定制化的家庭上肢康复方案提供了未来研究方向。

1
下载
关闭预览

相关内容

Renevo Capital:自动驾驶行业深度报告(附58页报告)
专知会员服务
35+阅读 · 2023年2月4日
Nature Medicine | 多模态的生物医学AI
专知会员服务
31+阅读 · 2022年9月25日
人形机器人行业深度研究报告
专知会员服务
69+阅读 · 2022年8月20日
【元宇宙】“The State Of The Metaverse”26页报告
专知会员服务
45+阅读 · 2022年5月25日
【NeurIPS 2020】一种端到端全自由度抓取姿态估计网络简介
专知会员服务
20+阅读 · 2020年10月18日
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
62+阅读 · 2020年2月17日
人形机器人行业深度研究报告
专知
3+阅读 · 2022年8月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Nature 一周论文导读 | 2018 年 3 月 29 日
科研圈
12+阅读 · 2018年4月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月7日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月4日
VIP会员
最新内容
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月23日
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
4+阅读 · 6月23日
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员