Abstract-Virtual rehabilitering miljöer kan ge större patientanpassning om de kunde utnyttja patientens affektiva tillstånd. Fyra tillstånd: ångest, smärta, engagemang och trötthet (antingen fysiskt eller psykiskt), var hypotes att vara resultatet av observerbara mått av hand placering och greppstyrka -relevant för rehabilitering-. Bidragen är a) klassificerare med flera upplösningar byggda från Semi-Naïve Bayesian classifiers, och b) fastställande av prediktiva relationer för de berörda staterna från de motorprofiler som utnyttjar den föreslagna klassificeringen med erkännandenivåer som är tillräckliga för utnyttjande. 3D-handplatser och gripkraftsströmmar noterades från 5 post-stroke-patienter som genomgick motorisk rehabiliteringsterapi som administrerades genom virtuell rehabilitering under 10 sessioner under 4 veckor. Funktioner från strömmarna kännetecknade motordynamiken, medan spontana manifestationer av staterna märkts från samtidiga videor av experter för övervakad klassificering. Den nya klassificeringen jämfördes mot baslinjestöd vektor maskin (SVM) och slumpmässig skog (RF) med alla tre uppvisar jämförbara prestanda. Det förefaller möjligt att dra slutsatsen att de ovan nämnda staterna avviker från utvalda motoriska surrogat, vilket påskyndar en ökad personalisering av virtuella terapier för motorisk neurorehabilitering.
Virtuella rehabiliteringsmiljöer kan ge större patientanpassning om de kan utnyttja patientens affektiva tillstånd, inklusive smärttillstånd REF.
Unobtrusive Inference of Affective States in Virtual Rehabilitation from Upper Limb Motions: A Feasibility Study
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Affective Computing', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}