ニューロリハビリテーションを改善するための運動学習の最適化 (OnLINE)

脳卒中などの神経疾患患者は、集中的で費用のかかる神経リハビリテーション療法を受けて、以前の運動機能能力の一部を取り戻し、日常活動を行うことができますが、その結果は限定的で満足のいくものではありません。 ロボットは、ニューロリハビリテーション療法の有望なサプリメントまたは代替手段となり、費用対効果が高く、反復回数が多く、タスク指向のトレーニングを提供します。 ただし、ロボットのトレーニング戦略の有効性を比較する最初の一連の作業の結果は、非常に決定的ではありません。 考えられる説明は、現在のほとんどのロボット システムが 1 つの神経リハビリテーション戦略しかカバーしていないということです (例: そのため、被験者の個々のニーズや学習するタスクの特性に十分に対応できない可能性があります。 この研究では、治験責任医師は、被験者の年齢、スキルレベル、およびタスク特性に基づいてエラーを調整する、新しく開発されたロボットトレーニング戦略の相対的な運動および認知上の利点を評価するために、健康な成人および神経患者を対象にいくつかの運動学習実験を行います。 新しい戦略の効果は、従来のロボット支援や、視覚フィードバックなどの非ロボット フィードバック アプローチと比較されます。 この作業の集大成は、既存のリハビリテーション ロボットのトレーニング効果を最適化するのに役立つ可能性があります。