Förbättringen av allestädes närvarande och genomträngande datorer ger nya perspektiv inom medicinsk rehabilitering. I den här studien föreslås därför en smart, webbaserad plattform för att främja omskolning av patienter efter höftledsplastik. Detta projekt fokuserar på två grundläggande aspekter i utvecklingen av en lämplig tele-rehabilitering ansökan, som är i) baseras på en prisvärd teknik, och ii) ge patienterna en realtidsbedömning av korrektheten i deras rörelser. Ett probabilistiskt tillvägagångssätt som bygger på utveckling och utbildning av tio dolda Markov-modeller (HMM) används för att i realtid diskriminera huvudfelen i utförandet av de terapeutiska övningarna. Två experiment är utformade för att utvärdera precisionen i algoritmen för att klassificera rörelser som utförs i laboratoriet respektive kliniska inställningar. En jämförande analys av uppgifterna visar att modellerna är lika tillförlitliga som fysioterapeuterna för att diskriminera och identifiera rörelsefelen. Resultaten diskuteras i termer av den nödvändiga installationen för en framgångsrik tillämpning inom området och ytterligare implementeringar för att förbättra noggrannheten och användbarheten av systemet.
En webbaserad plattform för fysisk telerehabilitering för patienter efter höftledsplastik beskrivs i REF med två mål i åtanke: att använda sig av en lågkostnadsmottagare (Kinect) med en automatisk realtidsbedömning av utförandets korrekthet.
Smart Web-Based Platform to Support Physical Rehabilitation
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}