Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Kiegyensúlyozott rehabilitációs rendszer kidolgozása idősebb felnőttek számára, IMU és AI alapján: személyre szabott képzés és megelőző stratégiák

2025. november 16. frissítette: National Taiwan University Hospital

Kiegyensúlyozott rehabilitációs rendszer kidolgozása idősebb felnőttek számára, inerciális mérőegység-érzékelés és mesterséges intelligencia alapján: személyre szabott képzés és megelőző stratégiák

Az idősek öregedő fiziológiai állapota olyan problémákhoz vezethet, mint a járás instabilitása, egyensúlyzavarok, esések. Korábbi kutatások megerősítették, hogy a testmozgás javíthatja a fizikai funkciókat, az életminőséget, és csökkentheti az idősek elesésének kockázatát. A hatékony és folyamatos beavatkozási tréning elérése érdekében a szomatoszenzoros játékok az elmúlt évek trendjévé váltak. Közülük a nem immerzív virtuális valóság képzési módszerek alkalmazása nemcsak az idősek képzését biztosítja, hanem csökkenti a virtuális környezet okozta kellemetlenségeket is; a klinikai rehabilitációs képzési módszereknek azonban vannak korlátai, például az adatalapú értékelés és a személyre szabás hiánya. A fenti problémák megoldása érdekében jelen kutatási terv az inerciális mérőegységet a klinikai monitorozás és az emberi mozgás értékelésének eszközeként használja, valamint mesterséges intelligencia technológiával értékeli és módosítja az edzéstervet annak járási jellemzőinek megfelelően a személyre szabottság elérése érdekében. megelőzési stratégiák.

A tanulmány áttekintése

Részletes leírás

Időskorúak egyensúly-rehabilitációs rendszerének kidolgozása, amely integrálja az inerciális mérőegység (IMU) érzékelését és a mesterséges intelligenciát (AI). A legfontosabb technikai összetevők és módszertan a következők:

Technológiai Alapítvány:

Az IMU-szenzorokat az emberi mozgás és testtartás figyelésére és értékelésére használják majd. Ezek az érzékelők gyorsulásmérők, giroszkópok és magnetométerek segítségével érzékelik a mozgást, lehetővé téve a pontos járáselemzést.

Az AI és a Generative Adversarial Networks (GAN) feldolgozza az adatokat, hogy az egyén fiziológiai és mozgási jellemzői alapján személyre szabja az edzési rendeket.

A fejlesztési szakaszban az IMU-kkal együtt egy Vicon 3D mozgásrögzítő rendszert fognak használni az adatok validálására és gyűjtésére.

Kutatási fázisok:

1. évfolyam: AI-alapú járástréning rendszer kifejlesztése IMU-k segítségével. Ez magában foglalja egy járási adatbázis létrehozását és az egyensúly képzési protokollokat két- és egyoldalú mozgások használatával.

2. év: A képzési rendszer optimalizálása AI és GAN segítségével az adatok diverzifikálása és az edzés hatékonyságának javítása érdekében.

3. év: A rendszer klinikai validálása az IMU-alapú képzésben részt vevők és a szokásos fizikai gyakorlatok eredményeinek összehasonlításával.

Képzési protokollok:

Exergame Environment: A résztvevők gyakorlatokat végeznek egy virtuális környezetben, amely a valós körülményeket utánozza, de mesterséges elemeket tartalmaz az egyensúly és a koordináció kihívására.

Egyensúly edzés: A gördeszka alapú edzés az egyoldalú lábmozgásokra összpontosít, amelyeket az IMU-k figyelnek, hogy visszajelzést adjanak, és a nehézségeket a teljesítmény alapján állítsák be.

Adatelemzés:

Járási adatok: Az AI-t és a GAN-t személyre szabott járásprofilok generálására használják, amelyek betáplálódnak a képzési rendszerbe.

Statisztikai elemzés: Különféle statisztikai tesztek (pl. ANOVA) fogják felmérni a rendszer hatékonyságát a hagyományos rehabilitációs módszerekkel összehasonlítva.

Ennek a rendszernek az a célja, hogy az idősebb felnőttek számára személyre szabott rehabilitációt biztosítson, csökkentve az esés kockázatát és javítva életminőségüket.

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Becsült)

120

Fázis

  • Nem alkalmazható

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányi helyek

      • Taipei, Tajvan, 100
        • Toborzás
        • National Taiwan University, College of Medicine, School and Graduate Institute of Physical Therapy
        • Kapcsolatba lépni:

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Leírás

Bevételi kritériumok:

18 és 80 év közötti, önálló járásra képes

Kizárási kritériumok:

  1. Alsó végtagi ortopédiai műtét, spondylitis ankylopoetica, rheumatoid arthritis, osteoarthritis és egyéb ízületi betegségek anamnézisében
  2. Azok, akik nem tudnak kommunikálni vagy követni az utasításokat, valamint súlyos látás- vagy hallássérültek
  3. neurológiai károsodás vagy vesztibuláris rendellenességek, mint például szélütés, gerincvelő sérülés, Meniere-szindróma.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Megelőzés
  • Kiosztás: Véletlenszerűsített
  • Beavatkozó modell: Párhuzamos hozzárendelés
  • Maszkolás: Nincs (Open Label)

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Kísérleti: kísérleti csoport
IMU alapú egyensúly edzés
Az AI technológiát kihasználva a mozgási hiányosságok azonosítására a kísérleti csoport IMU-alapú egyensúlytréningen vesz részt.
Egyéb: kontrollcsoport
Általános egészségügyi oktatás vagy testmozgás
általános egészségügyi oktatás vagy testedzés

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Statikus álló egyensúly teszt
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Egyenlegértékelések
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Egylábú állóteszt
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Egyenlegértékelések
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Ötszöri ülve állni próbára
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Funkcionális tesztek
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Timed Up and Go teszt
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Funkcionális tesztek
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Hat perces séta teszt
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Funkcionális tesztek
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Föld feletti séta
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Séta teszt
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Séta futópadon
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Séta teszt
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Delsys Trigno EMG elemző rendszer
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Háromdimenziós mozgáselemzés
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Vicon Bonita
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Háromdimenziós mozgáselemzés
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Force lemezek
Időkeret: edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)
Háromdimenziós mozgáselemzés
edzés előtti, edzés utáni (6 hét után), utánkövetés (2 hét után)

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2023. november 3.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2026. december 1.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2026. december 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2024. szeptember 11.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. szeptember 11.

Első közzététel (Tényleges)

2024. szeptember 19.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2025. november 19.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2025. november 16.

Utolsó ellenőrzés

2025. október 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

az Egyesült Államokban gyártott és onnan exportált termék

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel