Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Dostępny System Zdalnej Rehabilitacji do Monitorowania Biomechanicznego w Czasie Rzeczywistym

3 listopada 2026 zaktualizowane przez: Mississippi State University

Rozwój i walidacja kliniczna opartego na sztucznej inteligencji systemu kamer do biomechanicznego monitorowania w czasie rzeczywistym w rehabilitacji kończyn górnych

This study evaluates a novel camera-based system designed to support remote rehabilitation by measuring hand and upper-limb biomechanics in real time. Many patients recovering from musculoskeletal or neurological conditions require frequent monitoring during rehabilitation, but regular clinic visits may be difficult due to distance, cost, or limited access to specialized care. Current telehealth approaches typically rely on qualitative assessments or self-reported feedback rather than objective biomechanical measurements.

The purpose of this study is to determine whether a computer vision-based system can accurately estimate biomechanical parameters such as joint angles, range of motion, muscle force, and joint torque using only a standard camera. The system analyzes hand movement using artificial intelligence and biomechanical modeling to provide real-time measurements during rehabilitation exercises.

Participants will perform guided hand-movement tasks while the system records video and extracts anatomical landmarks. These data will be used to compute biomechanical parameters and assess whether the system can reliably monitor rehabilitation progress remotely. The results will help determine whether this technology can provide clinicians with objective, continuous data to support personalized rehabilitation and improve patient outcomes.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

This study aims to develop and validate a camera-based tele-rehabilitation platform capable of estimating biomechanical parameters of the human hand and upper limb in real time. Musculoskeletal and neurological conditions often require continuous monitoring during rehabilitation, yet many patients-particularly those in rural or underserved regions-have limited access to frequent in-person therapy sessions. Existing telehealth systems primarily rely on subjective reporting or periodic video consultations and often lack quantitative biomechanical measurements necessary for precise monitoring of recovery.

The objective of this research is to evaluate whether computer vision and biomechanical modeling can provide accurate, quantitative measurements of joint motion and force using a single camera. The central hypothesis is that artificial intelligence algorithms can detect anatomical landmarks of the hand from video data and combine them with mechanical modeling techniques to estimate joint angles, torques, and muscle forces in real time. Continuous biomechanical tracking may allow clinicians to better monitor rehabilitation progress and make timely adjustments to therapy protocols.

Participants will perform standardized hand-movement exercises while video data are captured using a consumer-grade camera such as a smartphone or laptop camera. Computer vision algorithms will identify hand landmarks and calculate joint kinematics. These measurements will then be integrated with inverse dynamics modeling to estimate biomechanical parameters including joint torque, range of motion, and force generation.

The study will evaluate the reliability and validity of the proposed system by comparing the computed biomechanical measurements with established biomechanical models and reference datasets. Key outcomes include the accuracy of landmark detection, reliability of biomechanical parameter estimation, and feasibility of remote monitoring during rehabilitation exercises.

Successful completion of this study will demonstrate the feasibility of a low-cost, accessible tele-rehabilitation platform capable of delivering objective biomechanical feedback to clinicians and patients. This approach has the potential to improve access to rehabilitation services, enhance patient engagement, and support data-driven clinical decision-making in remote healthcare settings.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

40

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

    • Mississippi
      • Jackson, Mississippi, Stany Zjednoczone, 39216
        • University of Mississippi Medical Center
        • Kontakt:
      • Starkville, Mississippi, Stany Zjednoczone, 39759
        • Mississippi State University
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Soroush Korivand, PhD

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Opis

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18 years or older.
  • Individuals undergoing or recovering from upper-limb or hand rehabilitation following musculoskeletal or neurological injury or surgery.
  • Ability to perform basic hand or upper-limb movement tasks required for the rehabilitation exercises.
  • Ability to understand study instructions and provide informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Severe cognitive impairment preventing understanding of study procedures.
  • Medical conditions that prevent safe participation in hand or upper-limb rehabilitation exercises.
  • Severe visual impairment preventing interaction with the camera-based monitoring system.
  • Participation in another interventional study that could affect rehabilitation outcomes.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Leczenie
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Camera-Based Biomechanical Monitoring (Intervention)

Participants perform standardized hand/upper-limb rehabilitation exercises while an AI-based camera system estimates joint torque, muscle force, and range of motion in real time. Clinicians may use the biomechanical feedback to guide rehabilitation adjustments over the 6-week study period.

A single-camera, computer vision and inverse-dynamics modeling system that estimates biomechanical parameters (joint torque, muscle force, and range of motion) from video-based hand landmark tracking during rehabilitation exercises.

Aktywny komparator: Standard Telehealth Rehabilitation (Control)

Participants receive standard telehealth rehabilitation with periodic/weekly check-ins and usual care guidance. No real-time camera-based biomechanical monitoring feedback is provided.

Participants perform standard rehabilitation exercises and receive routine telehealth follow-up with clinicians according to usual care practices. No camera-based biomechanical monitoring system is used during the rehabilitation process.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Accuracy of Camera-Based Joint Torque Estimation
Ramy czasowe: Baseline assessment session

Accuracy of the AI-based camera system in estimating joint torque during rehabilitation exercises compared with gold-standard dynamometer measurements. Accuracy will be evaluated using mean absolute percentage error (MAPE) between estimated torque values and reference dynamometer readings.

Baseline assessment session
Correlation Between Camera-Based and Clinical Biomechanical Measurements
Ramy czasowe: Baseline assessment session

Agreement between biomechanical parameters estimated by the camera-based system and reference clinical measurements. Pearson correlation coefficients and Bland-Altman analysis will be used to evaluate agreement between estimated joint torque and gold-standard measurements.

Baseline assessment session

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Grip Strength Improvement
Ramy czasowe: Baseline, 3 weeks, and 6 weeks

Change in hand grip strength measured using a clinical dynamometer during the rehabilitation program.

Baseline, 3 weeks, and 6 weeks
Range of Motion Improvement
Ramy czasowe: Baseline, 3 weeks, and 6 weeks

Change in hand and finger joint range of motion measured using standard clinical goniometry during the rehabilitation period.

Baseline, 3 weeks, and 6 weeks
Functional Recovery Time
Ramy czasowe: Up to 6 weeks

Time required for participants to regain at least 80% of their pre-injury hand function based on clinical functional assessments.

Up to 6 weeks
Patient Adherence to Rehabilitation Exercises
Ramy czasowe: Up to 6 weeks

Participant adherence to prescribed rehabilitation exercises measured by completion rate of assigned therapy sessions during the study period.

Up to 6 weeks

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Współpracownicy

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

1 grudnia 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

14 września 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

14 września 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

5 marca 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

19 marca 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

25 marca 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

6 listopada 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

3 listopada 2026

Ostatnia weryfikacja

1 listopada 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • MSU-UMMC-TELE-REHAB-001
  • U54GM115428 (Grant/umowa NIH USA)

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

Opis planu IPD

De-identified individual participant data (IPD) from this study may be shared upon reasonable request following study completion. Data to be shared include derived biomechanical parameters (e.g., joint torque, range of motion), summary performance metrics, and associated metadata necessary for interpretation.

Raw video data will not be shared due to potential identifiability concerns. All shared data will be de-identified in accordance with institutional policies and IRB requirements.

Access will be provided to qualified researchers upon approval of a data use agreement and for purposes consistent with the original study objectives.

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .