Neues VR -System transformiert die Handrehabilitation mit ladenfreiem Design

In einem signifikanten Fortschritt für die Handrehabilitation haben Forscher der Universität Zhengzhou ein nicht abgenutztes, ladungsfreies VR-Hand-Rehabilitationssystem eingeführt, das die Therapieentwicklung für Patienten steigern könnte, die sich von Bedingungen wie Schlaganfall und Osteoarthritis erholen. Das System, das von einem von Yanchao Mao angeführten Team entwickelt wurde, integriert Deep Learning mit ionischen Hydrogelelektroden, um Handgesten auf der Grundlage elektromyografischer Signale (EMG) zu erkennen.

Die herkömmliche Handrehabilitationstherapie basiert häufig auf sperrige mechanische Handschuhe, die Gewichtsverletzungen erfordern und den Stamm der Hand eines Patienten erhöhen. Diese Geräte sind auch komplex für den Betrieb und erfordern häufig spezielle medizinische Einrichtungen. Das neu entwickelte System beseitigt die Notwendigkeit einer solchen schweren, handverrückten Geräte und bietet eine ladungsfreie und flexible Rehabilitationslösung. Patienten können überall und jederzeit Rehabilitationsübungen durchführen, ohne dass sie umständliche Geräte tragen.

Der Schlüssel zur Innovation dieses Systems liegt in seinen ionischen Hydrogelelektroden, die nass adhäsiv, selbstheilend und leitfähig sind. Diese Elektroden, die direkt auf den Unterarm angewendet werden, sammeln EMG -Signale, die von Handbewegungen erzeugt werden. Deep Learning -Modelle, insbesondere Faltungsnetzwerke (CNNs), verarbeiten diese Signale, um eine Reihe von Handgesten zu erkennen. In einem Versuch erreichte das System eine beeindruckende Genauigkeit von 97,9%, um 14 verschiedene Gesten der Handrehabilitation von Jebsen zu erkennen. Diese Erkennung ist mit einer VRUTION -Reality (VR) -Plattform verbunden, auf der Patienten mit virtuellen Umgebungen interagieren und die therapeutische Erfahrung durch einwidriges Training verbessern können.

Professor Yanchao Mao, der leitende Forscher, betonte die Bedeutung dieser Innovation: „Unser Ziel ist es, die Notwendigkeit von umständlichen mechanischen Rehabilitationshandschuhen zu beseitigen. Durch die Integration von Deep Learning und Ionic Hydrogel -Technologie können wir Patienten einen komfortableren, zugänglichen und effizienten Rehabilitationsprozess zur Verfügung stellen. Patienten können nun immersive VR -Rehabilitationsübungen in ihren Häusern durchführen, ohne die Einschränkungen spezialisierter Geräte oder Einrichtungen. „

Dieses System hat das Potenzial, die Lebensqualität von Patienten, die sich einer Handrehabilitation unterziehen, dramatisch zu verbessern, insbesondere bei Patienten mit Mobilitätsproblemen. Das System bietet eine ladenfreie, eindringliche und personalisierte Schulung an und bietet eine Heimat-basierte VR-Therapie-Lösung, die die Tür für eine größere Flexibilität bei der Rehabilitation öffnet. Darüber hinaus kann dieses tief lernunterstützte VR-Rehabilitationssystem in Zukunft möglicherweise an andere Bereiche der Physiotherapie angepasst werden.

Zukünftige Anweisungen und Anwendungen: Wenn Sie nach investiert werden, plant das Team, die Genauigkeit der Gestenerkennung des Systems weiter zu verfeinern und seine Fähigkeiten zu erweitern. Das System verspricht nicht nur für Handrehabilitation, sondern auch für breitere Anwendungen in Bereichen wie Schlaganfallwiederherstellung, Verletzungen des Bewegungsapparates und der geriatrischen Rehabilitation. Die Forscher freuen sich besonders über die Haushaltsanwendung, die den Zugang zu Physiotherapie erheblich erhöhen könnte, insbesondere für Personen in abgelegenen Gebieten oder mit begrenzter Mobilität. Zusätzlich zu ihren klinischen Anwendungen unterstreicht die Forschung die aufkommende Rolle von ionischen Hydrogelen in biomedizinischen Technologien mit dem Potenzial, effektivere, flexiblere und komfortable Rehabilitationslösungen für eine Vielzahl von Erkrankungen zu schaffen. Die Entwicklung von nicht aus Hand getragenen Schnittstellen wie diese könnte in zukünftigen Rehabilitationssystemen zu integralisiert werden.

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