Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Saavutettava etähoidon kuntoutusjärjestelmä reaaliaikaista biomekaanista seurantaa varten

tiistai 3. marraskuuta 2026 päivittänyt: Mississippi State University

Kehitys ja kliininen validointi tekoälyyn perustuvasta kamerajärjestelmästä reaaliaikaiseen biomekaaniseen seurantaan yläraajojen kuntoutuksessa

This study evaluates a novel camera-based system designed to support remote rehabilitation by measuring hand and upper-limb biomechanics in real time. Many patients recovering from musculoskeletal or neurological conditions require frequent monitoring during rehabilitation, but regular clinic visits may be difficult due to distance, cost, or limited access to specialized care. Current telehealth approaches typically rely on qualitative assessments or self-reported feedback rather than objective biomechanical measurements.

The purpose of this study is to determine whether a computer vision-based system can accurately estimate biomechanical parameters such as joint angles, range of motion, muscle force, and joint torque using only a standard camera. The system analyzes hand movement using artificial intelligence and biomechanical modeling to provide real-time measurements during rehabilitation exercises.

Participants will perform guided hand-movement tasks while the system records video and extracts anatomical landmarks. These data will be used to compute biomechanical parameters and assess whether the system can reliably monitor rehabilitation progress remotely. The results will help determine whether this technology can provide clinicians with objective, continuous data to support personalized rehabilitation and improve patient outcomes.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Ei vielä rekrytointia

Ehdot

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

This study aims to develop and validate a camera-based tele-rehabilitation platform capable of estimating biomechanical parameters of the human hand and upper limb in real time. Musculoskeletal and neurological conditions often require continuous monitoring during rehabilitation, yet many patients-particularly those in rural or underserved regions-have limited access to frequent in-person therapy sessions. Existing telehealth systems primarily rely on subjective reporting or periodic video consultations and often lack quantitative biomechanical measurements necessary for precise monitoring of recovery.

The objective of this research is to evaluate whether computer vision and biomechanical modeling can provide accurate, quantitative measurements of joint motion and force using a single camera. The central hypothesis is that artificial intelligence algorithms can detect anatomical landmarks of the hand from video data and combine them with mechanical modeling techniques to estimate joint angles, torques, and muscle forces in real time. Continuous biomechanical tracking may allow clinicians to better monitor rehabilitation progress and make timely adjustments to therapy protocols.

Participants will perform standardized hand-movement exercises while video data are captured using a consumer-grade camera such as a smartphone or laptop camera. Computer vision algorithms will identify hand landmarks and calculate joint kinematics. These measurements will then be integrated with inverse dynamics modeling to estimate biomechanical parameters including joint torque, range of motion, and force generation.

The study will evaluate the reliability and validity of the proposed system by comparing the computed biomechanical measurements with established biomechanical models and reference datasets. Key outcomes include the accuracy of landmark detection, reliability of biomechanical parameter estimation, and feasibility of remote monitoring during rehabilitation exercises.

Successful completion of this study will demonstrate the feasibility of a low-cost, accessible tele-rehabilitation platform capable of delivering objective biomechanical feedback to clinicians and patients. This approach has the potential to improve access to rehabilitation services, enhance patient engagement, and support data-driven clinical decision-making in remote healthcare settings.

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

40

Vaihe

  • Ei sovellettavissa

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Opiskelupaikat

    • Mississippi
      • Jackson, Mississippi, Yhdysvallat, 39216
        • University of Mississippi Medical Center
        • Ottaa yhteyttä:
      • Starkville, Mississippi, Yhdysvallat, 39759
        • Mississippi State University
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Soroush Korivand, PhD

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

18 vuotta ja vanhemmat (Aikuinen, Vanhempi Aikuinen)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18 years or older.
  • Individuals undergoing or recovering from upper-limb or hand rehabilitation following musculoskeletal or neurological injury or surgery.
  • Ability to perform basic hand or upper-limb movement tasks required for the rehabilitation exercises.
  • Ability to understand study instructions and provide informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Severe cognitive impairment preventing understanding of study procedures.
  • Medical conditions that prevent safe participation in hand or upper-limb rehabilitation exercises.
  • Severe visual impairment preventing interaction with the camera-based monitoring system.
  • Participation in another interventional study that could affect rehabilitation outcomes.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Ensisijainen käyttötarkoitus: Hoito
  • Jako: Satunnaistettu
  • Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
  • Naamiointi: Ei mitään (avoin tarra)

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Kokeellinen: Camera-Based Biomechanical Monitoring (Intervention)

Participants perform standardized hand/upper-limb rehabilitation exercises while an AI-based camera system estimates joint torque, muscle force, and range of motion in real time. Clinicians may use the biomechanical feedback to guide rehabilitation adjustments over the 6-week study period.

A single-camera, computer vision and inverse-dynamics modeling system that estimates biomechanical parameters (joint torque, muscle force, and range of motion) from video-based hand landmark tracking during rehabilitation exercises.

Active Comparator: Standard Telehealth Rehabilitation (Control)

Participants receive standard telehealth rehabilitation with periodic/weekly check-ins and usual care guidance. No real-time camera-based biomechanical monitoring feedback is provided.

Participants perform standard rehabilitation exercises and receive routine telehealth follow-up with clinicians according to usual care practices. No camera-based biomechanical monitoring system is used during the rehabilitation process.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Accuracy of Camera-Based Joint Torque Estimation
Aikaikkuna: Baseline assessment session

Accuracy of the AI-based camera system in estimating joint torque during rehabilitation exercises compared with gold-standard dynamometer measurements. Accuracy will be evaluated using mean absolute percentage error (MAPE) between estimated torque values and reference dynamometer readings.

Baseline assessment session
Correlation Between Camera-Based and Clinical Biomechanical Measurements
Aikaikkuna: Baseline assessment session

Agreement between biomechanical parameters estimated by the camera-based system and reference clinical measurements. Pearson correlation coefficients and Bland-Altman analysis will be used to evaluate agreement between estimated joint torque and gold-standard measurements.

Baseline assessment session

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Grip Strength Improvement
Aikaikkuna: Baseline, 3 weeks, and 6 weeks

Change in hand grip strength measured using a clinical dynamometer during the rehabilitation program.

Baseline, 3 weeks, and 6 weeks
Range of Motion Improvement
Aikaikkuna: Baseline, 3 weeks, and 6 weeks

Change in hand and finger joint range of motion measured using standard clinical goniometry during the rehabilitation period.

Baseline, 3 weeks, and 6 weeks
Functional Recovery Time
Aikaikkuna: Up to 6 weeks

Time required for participants to regain at least 80% of their pre-injury hand function based on clinical functional assessments.

Up to 6 weeks
Patient Adherence to Rehabilitation Exercises
Aikaikkuna: Up to 6 weeks

Participant adherence to prescribed rehabilitation exercises measured by completion rate of assigned therapy sessions during the study period.

Up to 6 weeks

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Yhteistyökumppanit

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Arvioitu)

Tiistai 1. joulukuuta 2026

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Tiistai 14. syyskuuta 2027

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Tiistai 14. syyskuuta 2027

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Torstai 5. maaliskuuta 2026

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 19. maaliskuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Keskiviikko 25. maaliskuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Perjantai 6. marraskuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 3. marraskuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Sunnuntai 1. marraskuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muut tutkimustunnusnumerot

  • MSU-UMMC-TELE-REHAB-001
  • U54GM115428 (Yhdysvaltain NIH-apuraha/sopimus)

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

PÄÄTTÄMÄTÖN

IPD-suunnitelman kuvaus

De-identified individual participant data (IPD) from this study may be shared upon reasonable request following study completion. Data to be shared include derived biomechanical parameters (e.g., joint torque, range of motion), summary performance metrics, and associated metadata necessary for interpretation.

Raw video data will not be shared due to potential identifiability concerns. All shared data will be de-identified in accordance with institutional policies and IRB requirements.

Access will be provided to qualified researchers upon approval of a data use agreement and for purposes consistent with the original study objectives.

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .