Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Utvikle et balanserehabiliteringssystem for eldre voksne, basert på IMU og AI: Personlig opplæring og forebyggende strategier

16. november 2025 oppdatert av: National Taiwan University Hospital

Utvikle et balanserehabiliteringssystem for eldre voksne, basert på treghetsmåleenhetssansing og kunstig intelligens: personlig opplæring og forebyggende strategier

Den aldrende fysiologiske tilstanden til eldre kan føre til problemer som ustabil gange, balanseforstyrrelser og fall. Tidligere forskning har bekreftet at trening kan bidra til å forbedre den fysiske funksjonen, livskvaliteten og redusere risikoen for fall hos eldre. For å oppnå effektiv og kontinuerlig intervensjonstrening har somatosensoriske spill blitt en trend de siste årene. Blant dem gir bruk av ikke-oppslukende virtual reality-treningsmetoder ikke bare trening for eldre, men reduserer også ubehaget forårsaket av det virtuelle miljøet; Det er imidlertid noen begrensninger i kliniske rehabiliteringsopplæringsmetoder, slik som mangelen på databasert evaluering og personalisering. For å løse problemene ovenfor vil denne forskningsplanen bruke treghetsmåleenheten som et verktøy for klinisk overvåking og vurdering av menneskelig bevegelse, og bruke kunstig intelligensteknologi for å evaluere og justere treningsplanen i henhold til dens gangegenskaper for å oppnå personalisering Trening og forebyggingsstrategier.

Studieoversikt

Detaljert beskrivelse

Utviklingen av et balanserehabiliteringssystem for eldre voksne, som integrerer Inertial Measurement Unit (IMU) sensing og Artificial Intelligence (AI). De viktigste tekniske komponentene og metodikken er som følger:

Teknologisk grunnlag:

IMU-sensorer vil bli brukt til å overvåke og vurdere menneskelig bevegelse og holdning. Disse sensorene registrerer bevegelse gjennom akselerometre, gyroskoper og magnetometre, noe som muliggjør nøyaktig ganganalyse.

AI og Generative Adversarial Networks (GAN) vil behandle dataene for å tilpasse treningsregimer basert på individets fysiologiske egenskaper og bevegelsesegenskaper.

Et Vicon 3D motion capture-system vil bli brukt sammen med IMUer for å validere og samle inn data under utviklingsfasen.

Forskningsfaser:

År 1: Utvikle et AI-basert gangtreningssystem ved hjelp av IMUer. Dette innebærer å lage en gangdatabase og balansetreningsprotokoller ved bruk av bilaterale og ensidige bevegelser.

År 2: Optimalisering av treningssystemet ved å bruke AI og GAN for å diversifisere dataene og forbedre treningseffektiviteten.

År 3: Klinisk validering av systemet ved å sammenligne resultater mellom deltakere som gjennomgår IMU-basert trening kontra standard fysiske øvelser.

Opplæringsprotokoller:

Exergame Environment: Deltakerne deltar i øvelser i et virtuelt miljø, som etterligner virkelige forhold, men inkluderer kunstige elementer for å utfordre balanse og koordinasjon.

Balansetrening: Skateboardbasert trening fokuserer på ensidige benbevegelser, overvåket av IMU-er for å gi tilbakemelding og justere vanskelighetsgrad basert på ytelse.

Dataanalyse:

Gangdata: AI og GAN brukes til å generere personlig tilpassede gangprofiler, som vil føres inn i treningssystemet.

Statistisk analyse: Ulike statistiske tester (f.eks. ANOVA) vil vurdere effektiviteten til systemet sammenlignet med konvensjonelle rehabiliteringsmetoder.

Dette systemet har som mål å gi eldre voksne personlig rehabilitering, redusere fallrisiko og øke livskvaliteten deres.

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Antatt)

120

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

  • Navn: Hsu Wei-Li, Ph. D
  • Telefonnummer: 886-2-33668127
  • E-post: wlhsu@ntu.edu.tw

Studiesteder

      • Taipei, Taiwan, 100
        • Rekruttering
        • National Taiwan University, College of Medicine, School and Graduate Institute of Physical Therapy
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Beskrivelse

Inkluderingskriterier:

I alderen 18 til 80 år, i stand til å gå selvstendig

Ekskluderingskriterier:

  1. historie med ortopedisk kirurgi i underekstremiteter, ankyloserende spondylitt, revmatoid artritt, slitasjegikt og andre medisinske leddsykdommer
  2. De som ikke kan kommunisere eller følge instruksjoner, og de med alvorlige syns- eller hørselshemninger
  3. nevrologisk svekkelse eller vestibulære lidelser, som slag, ryggmargsskade, Menières syndrom.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Forebygging
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
  • Masking: Ingen (Open Label)

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Eksperimentell: forsøksgruppe
IMU-basert balansetrening
Ved å utnytte AI-teknologi for å identifisere bevegelsesmangler, vil den eksperimentelle gruppen gjennomgå IMU-basert balansetrening
Annen: kontrollgruppe
Generell helseopplæring eller trening
generell helseopplæring eller treningstrening

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Statisk stående balansetest
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Balansevurderinger
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Enkeltbens stående test
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Balansevurderinger
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Fem ganger sitt for å stå test
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Funksjonstester
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Tidsbestemt og gå-test
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Funksjonstester
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Seks minutters gangtest
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Funksjonstester
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Gå over bakken
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Gangprøve
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Går på tredemølle
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Gangprøve
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Delsys Trigno EMG analysesystem
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Tredimensjonal bevegelsesanalyse
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Vicon Bonita
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Tredimensjonal bevegelsesanalyse
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Tving plater
Tidsramme: førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)
Tredimensjonal bevegelsesanalyse
førtrening, ettertrening (etter 6 uker), oppfølging (etter 2 uker)

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

3. november 2023

Primær fullføring (Antatt)

1. desember 2026

Studiet fullført (Antatt)

1. desember 2026

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

11. september 2024

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

11. september 2024

Først lagt ut (Faktiske)

19. september 2024

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

19. november 2025

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

16. november 2025

Sist bekreftet

1. oktober 2025

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

produkt produsert i og eksportert fra USA

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere