Udvikling af et balancerehabiliteringssystem for ældre voksne, baseret på IMU og AI: Personlig træning og forebyggende strategier

Udviklingen af ​​et balancerehabiliteringssystem for ældre voksne, der integrerer Inertial Measurement Unit (IMU) sensing og Artificial Intelligence (AI). De vigtigste tekniske komponenter og metodologi er som følger:

Teknologisk Fond:

IMU-sensorer vil blive brugt til at overvåge og vurdere menneskelig bevægelse og kropsholdning. Disse sensorer registrerer bevægelse gennem accelerometre, gyroskoper og magnetometre, hvilket giver mulighed for præcis ganganalyse.

AI og Generative Adversarial Networks (GAN) vil behandle dataene for at tilpasse træningsregimer baseret på individets fysiologiske og bevægelseskarakteristika.

Et Vicon 3D motion capture-system vil blive brugt i forbindelse med IMU'er til validering og indsamling af data under udviklingsfasen.

Forskningsfaser:

År 1: Udvikling af et AI-baseret gangtræningssystem ved hjælp af IMU'er. Dette involverer oprettelse af en gangdatabase og balancetræningsprotokoller ved hjælp af bilaterale og unilaterale bevægelser.

År 2: Optimering af træningssystemet ved hjælp af AI og GAN til at diversificere dataene og forbedre træningens effektivitet.

År 3: Klinisk validering af systemet ved at sammenligne resultater mellem deltagere, der gennemgår IMU-baseret træning versus standard fysiske øvelser.

Træningsprotokoller:

Exergame Environment: Deltagerne deltager i øvelser i et virtuelt miljø, som efterligner virkelige forhold, men som inkluderer kunstige elementer for at udfordre balance og koordination.

Balancetræning: Skateboard-baseret træning fokuserer på ensidige benbevægelser, overvåget af IMU'er for at give feedback og justere sværhedsgrad baseret på præstation.

Dataanalyse:

Gangdata: AI og GAN bruges til at generere personlige gangprofiler, som vil føres ind i træningssystemet.

Statistisk analyse: Forskellige statistiske test (f.eks. ANOVA) vil vurdere effektiviteten af ​​systemet sammenlignet med konventionelle rehabiliteringsmetoder.

Dette system har til formål at give ældre voksne personlig rehabilitering, reducere faldrisikoen og forbedre deres livskvalitet.