엔지니어링 기반 균형 평가 및 교육 플랫폼 (BATP)

이 연구는 두 가지 특정 목표로 구성됩니다. SA-1) 기존 BRT를 기반으로 균형 평가 및 훈련 플랫폼(BATP) 개발; 및 SA-2) BATP 평가 모듈의 검사-재검사 신뢰도 및 훈련 모듈의 운동 학습 효과 평가.

특정 목표 1 SA-1.1과 관련된 방법: 대상의 균형 한계를 설정하기 위해 실시간 컴퓨팅과 적응형 계단 알고리즘을 통합하는 BRT 기반 BATP를 개발합니다. BRT의 실험 제어 알고리즘 및 하드웨어 설정을 수정하여 기존 측정 시스템의 데이터가 실시간 컴퓨팅 워크스테이션으로 지속적으로 스트리밍되고 실험 제어 알고리즘으로 읽혀 발 움직임을 모니터링하고 지속적으로 주요 성능 측정을 계산할 수 있도록 합니다. 이러한 측정에는 RMSE(Root Mean Square Tracking Error) 및 CoM(Center of Mass)의 지면 투영과 BoS(Base of Support) 중심 사이의 RMSD(Root Mean Squared Deviation)가 포함됩니다. 적응형 계단 알고리즘을 실시간 실험 제어 알고리즘에 통합하여 발 움직임(즉, 스테핑)을 기반으로 균형 한계에 해당하는 대상 위치를 설정합니다.

SA-1.2: 프로젝션 스크린을 가상 현실 안경으로 교체하십시오. 가상 현실 안경에 가상 구체를 표시하도록 실험 제어 알고리즘을 추가로 수정합니다. 가상 현실 안경은 실제 물리적 환경에 대한 직접적인 보기를 제공할 뿐만 아니라 적응형 계단 알고리즘 또는 평가 또는 교육 모듈에 의해 지정된 궤적을 따르는 영역을 보여줍니다. 피사체의 추적 손가락 끝이 대상 구의 중심에 닿으면 색상을 변경하여 시각적 피드백을 제공합니다.

SA-1.3: BATP의 평가 및 교육 모듈을 개발합니다. 평가 모듈은 대상의 균형 한계 측정, 매니폴드 경계 대상 모션 계산 및 매니폴드 내 대상 모션으로 구성됩니다. 방금 설명한대로. 그런 다음 활용 대상은 90초 동안 디스크를 추적합니다. 2분 30초의 휴식 후 과정을 두 번째로 반복합니다. 추적 및 휴식 시간은 측정 품질을 최적화하고 개별 피험자의 요구와 능력을 수용하기 위해 다양할 수 있습니다.

교육 모듈은 운영자가 지정한 수의 교육 시합을 제공하는 루프에서 작동합니다. 하나의 훈련 시합은 균형 한계 측정, 다양체 및 대상 동작 계산, 5분 동안 추적 대상 제시, 작업자에게 다음 시합 시작 신호를 보내기 전에 2분 30초의 휴식 시간 동안 일시 중지로 구성됩니다. 추적 및 휴식 시간은 훈련 효과를 최적화하고 개별 과목의 요구와 능력을 수용하기 위해 다양할 수 있습니다. 이 제안의 경우 교육 세션은 5개의 시합으로 구성되며 약 60분 동안 지속됩니다. 평가 모듈에서와 같이 피험자는 낙상을 방지하기 위해 추적 작업을 수행하는 동안 활용됩니다.

평가 및 교육 모듈은 모두 동일한 데이터를 수집합니다(모든 데이터는 오프라인 테스트 후 분석을 위해 저장됩니다. a) r의 값과 각 균형 한계 및 균형 한계에 해당합니다. b) 대상 구의 움직임(위치 대 시간); c) 각각의 13개 신체 부위의 움직임과 추적 손가락 끝 [이 데이터는 추적 오류(RMSE), 균형 안정성(RMSD)을 계산하고 스테핑이 발생할 때 적응형 계단 알고리즘에 알리는 데 사용됩니다. ]; d) 각 발에 대한 지면 반력 및 모멘트.

특정 목표 2 SA-2.1과 관련된 방법: 평가 모듈의 테스트-재테스트 신뢰도를 평가하고 평가 모듈의 대상 성능을 균형, 범위 및 낙상 공포에 대한 확립된 임상 측정과 비교합니다. 20개의 뇌졸중(STR) 성인은 48시간 간격으로 평가 모듈로 두 가지 테스트를 받게 됩니다. 임상 조치는 각 테스트 전에 시행됩니다. 검사-재검사 신뢰도 평가 예정

SA-2.2: 1주일 동안 세 번의 1시간 훈련 세션의 훈련 모듈의 운동 학습 효과를 평가합니다. SA-2.1에 참여한 대상자 중 무작위로 선택된 10명의 대상자는 일주일 동안 3번의 1시간 교육 세션을 받게 됩니다. SA-2.1 테스트-재테스트 데이터는 여기에서 교육 전 균형 성능을 설정하기 위한 이중 기준 데이터로도 사용됩니다. 피험자는 교육 시작과 직후에 임상 측정을 사용하여 평가됩니다. 운동 학습은 기본 평가, 임상 측정 및 각 교육 세션의 마지막 교육 시합의 마지막 90초에서 가져온 교육 모듈의 데이터를 사용하여 평가됩니다.