Разработка системы восстановления баланса для пожилых людей на основе ИДУ и искусственного интеллекта: персонализированные тренировки и профилактические стратегии

Разработка системы восстановления равновесия для пожилых людей, объединяющей датчики инерционного измерительного устройства (IMU) и искусственный интеллект (ИИ). Ключевые технические компоненты и методология следующие:

Технологический фонд:

Датчики IMU будут использоваться для мониторинга и оценки движений и позы человека. Эти датчики обнаруживают движение с помощью акселерометров, гироскопов и магнитометров, что позволяет точно анализировать походку.

Искусственный интеллект и генеративно-состязательные сети (GAN) будут обрабатывать данные для настройки режимов тренировок на основе физиологических и двигательных характеристик человека.

Система захвата движения Vicon 3D будет использоваться совместно с IMU для проверки и сбора данных на этапе разработки.

Этапы исследования:

Год 1: Разработка системы тренировки ходьбы на основе искусственного интеллекта с использованием IMU. Это включает в себя создание базы данных походки и протоколов тренировки баланса с использованием двусторонних и односторонних движений.

Год 2: Оптимизация системы обучения с использованием искусственного интеллекта и GAN для диверсификации данных и повышения эффективности обучения.

Год 3: Клиническая проверка системы путем сравнения результатов участников, проходящих тренировку на основе ИДУ, со стандартными физическими упражнениями.

Протоколы тренировок:

Среда Exergame: участники выполняют упражнения в виртуальной среде, которая имитирует условия реального мира, но включает искусственные элементы, бросающие вызов балансу и координации.

Тренировка баланса: тренировка на скейтборде фокусируется на односторонних движениях ног, которые контролируются IMU, чтобы обеспечить обратную связь и регулировать сложность в зависимости от результатов.

Анализ данных:

Данные о походке: AI и GAN используются для создания персонализированных профилей походки, которые будут использоваться в системе обучения.

Статистический анализ: различные статистические тесты (например, ANOVA) позволяют оценить эффективность системы по сравнению с традиционными методами реабилитации.

Целью этой системы является предоставление пожилым людям индивидуальной реабилитации, снижение риска падений и повышение качества их жизни.