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Sistema de Reabilitação Remota Acessível para Monitorização Biomecânica em Tempo Real

3 de novembro de 2026 atualizado por: Mississippi State University

Desenvolvimento e Validação Clínica de um Sistema de Câmara Baseado em IA para Monitorização Biomecânica em Tempo Real na Reabilitação do Membro Superior

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.

Visão geral do estudo

Status

Ainda não está recrutando

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

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.

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Estimado)

40

Estágio

  • Não aplicável

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Locais de estudo

    • Mississippi
      • Jackson, Mississippi, Estados Unidos, 39216
        • University of Mississippi Medical Center
        • Contato:
      • Starkville, Mississippi, Estados Unidos, 39759
        • Mississippi State University
        • Contato:
        • Investigador principal:
          • Soroush Korivand, PhD

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

18 anos e mais velhos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Descrição

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.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: Tratamento
  • Alocação: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
  • Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Experimental: 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.

Comparador Ativo: 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.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Accuracy of Camera-Based Joint Torque Estimation
Prazo: 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
Prazo: 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

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Grip Strength Improvement
Prazo: 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
Prazo: 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
Prazo: 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
Prazo: 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

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Colaboradores

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Estimado)

1 de dezembro de 2026

Conclusão Primária (Estimado)

14 de setembro de 2027

Conclusão do estudo (Estimado)

14 de setembro de 2027

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

5 de março de 2026

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

19 de março de 2026

Primeira postagem (Real)

25 de março de 2026

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

6 de novembro de 2026

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

3 de novembro de 2026

Última verificação

1 de novembro de 2026

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • MSU-UMMC-TELE-REHAB-001
  • U54GM115428 (Concessão/Contrato do NIH dos EUA)

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

INDECISO

Descrição do plano 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.

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .