基于IMU和AI的老年人平衡康复系统：个性化训练和预防策略
2025年11月16日 更新者：National Taiwan University Hospital
基于惯性测量单元传感和人工智能开发老年人平衡康复系统：个性化训练和预防策略
老年人生理状态老化，可能会导致步态不稳、平衡障碍、跌倒等问题。
此前的研究已经证实，运动训练有助于改善老年人的身体机能、生活质量，降低跌倒风险。
为了实现有效、持续的干预训练，体感游戏成为近年来的趋势。
其中，采用非沉浸式虚拟现实训练方式，不仅为老年人提供训练，还减少了虚拟环境带来的不适感；然而，临床康复训练方法存在一些局限性，例如缺乏基于数据的评估和个性化。
为了解决上述问题，本研究计划将利用惯性测量单元作为临床监测和人体运动评估的工具，并利用人工智能技术根据其步态特征评估和调整训练计划，实现个性化训练和预防策略。
研究概览
详细说明
开发集成惯性测量单元 (IMU) 传感和人工智能 (AI) 的老年人平衡康复系统。 关键技术组件和方法如下：
技术基础：
IMU 传感器将用于监测和评估人体运动和姿势。 这些传感器通过加速计、陀螺仪和磁力计检测运动，从而实现精确的步态分析。
人工智能和生成对抗网络（GAN）将处理数据，根据个人的生理和运动特征定制训练方案。
Vicon 3D 动作捕捉系统将与 IMU 结合使用，用于在开发阶段验证和收集数据。
研究阶段：
第一年：使用 IMU 开发基于人工智能的步态训练系统。 这涉及创建步态数据库和使用双边和单边运动的平衡训练协议。
第二年：利用AI和GAN优化训练系统，使数据多样化，提高训练效果。
第 3 年：通过比较接受基于 IMU 的训练与标准体育锻炼的参与者之间的结果来对系统进行临床验证。
培训协议：
锻炼游戏环境：参与者在虚拟环境中进行锻炼，该环境模仿现实世界的条件，但包含挑战平衡和协调性的人工元素。
平衡训练：基于滑板的训练侧重于单侧腿部运动，由 IMU 监控以提供反馈并根据表现调整难度。
数据分析：
步态数据：人工智能和生成对抗网络用于生成个性化步态档案，并将其输入训练系统。
统计分析：各种统计测试（例如方差分析）将评估系统与传统康复方法相比的有效性。
该系统旨在为老年人提供个性化的康复服务，降低跌倒风险并提高他们的生活质量。
研究类型
介入性
注册 (估计的)
120
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Hsu Wei-Li, Ph. D
- 电话号码：886-2-33668127
- 邮箱：wlhsu@ntu.edu.tw
学习地点
-
-
-
Taipei、台湾、100
- 招聘中
- National Taiwan University, College of Medicine, School and Graduate Institute of Physical Therapy
-
接触：
- Hsu Wei-Li, Ph. D
- 电话号码：886-2-33668127
- 邮箱：wlhsu@ntu.edu.tw
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
年龄在18岁至80岁之间，能够独立行走-
排除标准：
- 有下肢骨科手术史、强直性脊柱炎、类风湿性关节炎、骨关节炎等医学关节疾病史
- 无法沟通或听从指示的人，以及视力或听力严重障碍的人
- 神经功能障碍或前庭疾病，如中风、脊髓损伤、梅尼埃综合症。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：预防
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
实验性的：实验组
基于IMU的平衡训练
|
利用AI技术识别运动缺陷，实验组将进行基于IMU的平衡训练
|
|
其他：对照组
一般健康教育或运动训练
|
一般健康教育或运动训练
|
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
静态站立平衡测试
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
平衡评估
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
单腿站立测试
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
平衡评估
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
五次坐立测试
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
功能测试
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
定时启动测试
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
功能测试
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
六分钟步行测试
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
功能测试
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
地面行走
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
步行测试
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
在跑步机上行走
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
步行测试
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
Delsys Trigno 肌电分析系统
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
三维运动分析
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
维康博尼塔
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
三维运动分析
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
|
测力台
大体时间：训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
三维运动分析
|
训练前、训练后（6周后）、跟踪（2周后）
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2023年11月3日
初级完成 (估计的)
2026年12月1日
研究完成 (估计的)
2026年12月1日
研究注册日期
首次提交
2024年9月11日
首先提交符合 QC 标准的
2024年9月11日
首次发布 (实际的)
2024年9月19日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年11月19日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年11月16日
最后验证
2025年10月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.