基于神经运动机器人辅助康复的基于传感器的分类
Calin Vaida1, Gabriela Rus1, Doina Pisla1,2
1CESTER-Research Center for Industrial Robots Simulation and Testing, Technical University of Cluj-Napoca, 400114 Cluj-Napoca, Romania.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|March 28, 2025
概括
提出了一个以患者为中心的神经运动机器人辅助康复的新框架. 它对传感器及其数据进行分类,以个性化治疗,以改善神经运动缺陷的恢复.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复科学 康复科学 康复科学
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 造成运动缺陷的神经疾病对医疗保健构成重大挑战.
- 传感器,数据处理和虚拟现实 (VR) 的现有技术缺乏以患者为中心的神经运动康复的统一框架.
- 目前的方法无法充分利用集体传感器信息进行个性化康复.
研究的目的:
- 解决以患者为中心的神经运动机器人辅助康复的适当框架的缺失.
- 为了有效的神经运动康复,对传感器及其测量生物信号进行分类.
- 提出一个收集和利用传感器数据的框架,以优化个性化康复.
主要方法:
- 对124篇关于神经运动机器人辅助康复中的传感器和生物信号的科学出版物进行了广泛的文献审查.
- 开发了传感器的综合分类系统,区分特定和非特定参数.
- 定义分类标准,包括传感器类型,测量数据,可用性,人体工程学以及对个性化治疗的影响.
主要成果:
- 提出了用于神经运动机器人辅助康复的传感器的综合分类.
- 确定了用于传感器数据收集和在个性化康复中使用的关键变量.
- 提出了一个有效的数据管理框架,以支持以患者为中心的康复程序.
结论:
- 传感器及其参数的系统分类对于有效的神经运动康复至关重要.
- 拟议的框架有助于收集和使用相关数据,以实现个性化以患者为中心的治疗.
- 这种方法提高了神经运动缺陷机器人辅助康复的效率和有效性.
