在中风患者中,基于增强现实和机器学习的手术技巧评估通过盒子和块测试
Georgios Papagiannis1,2, Αthanasios Triantafyllou3,4, Konstantina G Yiannopoulou4
1Biomechanics Laboratory, Physiotherapy Department, University of the Peloponnese, 23100, Sparta, Greece. grpapagiannis@yahoo.gr.
Scientific reports
|May 8, 2024
概括
这项研究为中风患者开发了一种增强现实盒子和块测试 (AR-BBT),显示与原始测试有很强的相关性. 在康复中,AR-BBT为远程监控和详细的手动分析提供了潜力.
科学领域:
- 康复医学 康复医学 康复医学
- 人与计算机的交互
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 盒子和块测试 (BBT) 是对中风幸存者的单方面手动技能的标准临床评估.
- 传统的BBT需要亲自管理,缺乏客观的动力学数据捕获.
- 需要创新,可访问和数据丰富的评估工具来评估中风康复.
研究的目的:
- 开发一个增强现实增强版本的盒子和块测试 (AR-BBT).
- 在中风患者中评估AR-BBT与传统BBT之间的相关性.
- 探索AR-BBT在远程监控和详细动力学分析方面的潜力.
主要方法:
- 使用OpenCV和MediaPipe的手跟踪库开发了一个AR-BBT.
- 包括31名符合特定临床和纳入-排除标准的中风患者.
- 使用计算机和深度摄像头评估AR-BBT,反映了传统的BBT原则.
主要成果:
- 在半方面,在BBT和AR-BBT得分之间取得了强烈的正相关性 (Pearson r = 0.918,p < 0.00001).
- 在两种评估方法之间的相关性中证明了统计学意义.
- 该AR-BBT系统使用了极少的硬件,包括计算机和深度摄像头.
结论:
- AR-BBT是传统BBT的有效可靠替代方案,用于评估中风患者的手动运动技能.
- AR-BBT为基于家庭的康复计划提供了远程评估.
- 该系统提供了宝贵的额外手动力学数据,增强了对AR环境中手的灵巧度的理解.
