エンジニアリングベースのバランス評価およびトレーニング プラットフォーム (BATP)

この研究は 2 つの具体的な目的で構成されています。 SA-1) 既存の BRT に基づくバランス評価およびトレーニング プラットフォーム (BATP) の開発。 SA-2) BATP 評価モジュールのテスト/再テストの信頼性とトレーニング モジュールの運動学習効果の評価。

特定の目的 1 SA-1.1 に関連する方法: リアルタイム コンピューティングと適応階段アルゴリズムを組み込んだ BRT に基づいた BATP を開発し、被験者の平衡限界を確立します。 BRT の実験制御アルゴリズムとハードウェア設定を変更して、既存の測定システムからのデータが継続的にリアルタイム コンピューティング ワークステーションにストリーミングされ、実験制御アルゴリズムによって読み取られるようにして、足の動きを監視し、主要なパフォーマンス測定値を継続的に計算できるようにします。 これらの測定には、質量中心 (CoM) の地面投影と支持ベース (BoS) の中心の間の二乗平均平方根トラッキング誤差 (RMSE) および二乗平均平方根偏差 (RMSD) が含まれます。 適応階段アルゴリズムをリアルタイム実験制御アルゴリズムに組み込んで、足の動き (つまり、ステップ) に基づいてバランスの限界に対応する目標位置を確立します。

SA-1.2: 投影スクリーンを仮想現実アイウェアに置き換えます。 実験的な制御アルゴリズムは、仮想現実アイウェアに仮想球を表示するためにさらに変更されます。 仮想現実アイウェアは、実際の物理環境を直接表示するだけでなく、適応階段アルゴリズム、または評価モジュールやトレーニング モジュールによって指定された軌道に従う球体も表示します。 被験者の追跡指先がターゲット球の中心に接触すると、色が変化することで視覚的なフィードバックが提供されます。

SA-1.3: BATP の評価およびトレーニング モジュールを開発します。 評価モジュールは、被験者の平衡限界の測定、多様体を境界とするターゲットの動き、および多様体内のターゲットの動きを計算することで構成されます。今説明したとおりです。 その後、ハーネスを付けられた被験者はディスクを 90 秒間追跡します。 2 分半の休憩の後、このプロセスが 2 回繰り返されます。 追跡期間と休止期間は、測定品質を最適化し、個々の被験者のニーズと能力に対応するために変更できます。

トレーニング モジュールは、オペレーターが指定した数のトレーニング 試合を提示するループ内で動作します。 1 つのトレーニング 試合は、バランスの限界の測定、多様体とターゲットの動きの計算、5 分間の追跡ターゲットの提示、オペレーターに次の試合を開始するよう合図する前の 2 分半の休憩時間の一時停止で構成されます。 追跡期間と休憩期間は、トレーニング効果を最適化し、個々の被験者のニーズと能力に対応するために変更できます。 この提案では、トレーニング セッションは 5 試合で構成され、所要時間は約 60 分となります。 評価モジュールと同様に、被験者は追跡タスクを実行する際に転倒を防ぐために利用されます。

評価モジュールとトレーニング モジュールはどちらも同じデータを収集します (すべてのデータはオフラインでのテスト後の分析のために保存されます: a) 各バランスの限界とバランスの限界に対応する r と の値。 b) ターゲット球の動き (位置 vs. 時間)。 c) 13 の身体セグメントのそれぞれの動きと追跡指の先端 [これらのデータは、追跡エラー (RMSE)、バランス安定性 (RMSD) を計算し、ステッピングが発生したときに適応階段アルゴリズムに通知するために使用されます。 ]; d) 各足の地面反力とモーメント。

特定の目的 2 SA-2.1 に関連するメソッド: 評価モジュールのテストと再テストの信頼性を評価し、そのモジュールでの被験者のパフォーマンスを、バランス、リーチ、および転倒の恐怖の確立された臨床測定のパフォーマンスと比較します。 脳卒中 (STR) の成人 20 名が、48 時間間隔で評価モジュールによる 2 回の検査を受けます。 各検査の前に臨床対策が実施されます。 テストと再テストの信頼性が評価されます

SA-2.2: 1 週間にわたる 1 時間のトレーニング セッション 3 回によるトレーニング モジュールの運動学習効果を評価します。 SA-2.1 に参加した被験者からランダムに選ばれた 10 人の被験者は、1 時間のトレーニング セッションを 1 週間で 3 回受けます。 SA-2.1 テストと再テストのデータは、トレーニング前のバランス パフォーマンスを確立するための二重ベースライン データとしても機能します。 被験者は、トレーニングの開始時と直後に臨床測定を使用して評価されます。 運動学習は、ベースライン評価、臨床測定、および各トレーニング セッションの最後のトレーニング試合の最後の 90 秒から取得されたトレーニング モジュールからのデータを使用して評価されます。