Forscher der Zhengzhou University haben ein bahnbrechendes Virtual-Reality (VR)-Handrehabilitationssystem vorgestellt, das den Bedarf an schwerer, am Handgelenk getragener Ausrüstung eliminiert. Dieses innovative System integriert Deep-Learning-Techniken mit ionischen Hydrogelelektroden, um die Genesung von Patienten mit Erkrankungen wie Schlaganfall und Arthrose zu verbessern.
Das System verwendet flexible Elektroden, die am Unterarm platziert werden, um elektromyographische (EMG)-Signale zu erfassen, die durch Handbewegungen erzeugt werden. Diese Signale werden dann mithilfe fortschrittlicher Deep-Learning-Algorithmen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), verarbeitet, um 14 verschiedene Jebsen-Handrehabilitationsgesten mit einer Genauigkeit von 97,9 % zu erkennen. Dies ermöglicht es Patienten, zu Hause an immersiven VR-Übungen teilzunehmen, was einen komfortableren und zugänglicheren Rehabilitationsprozess bietet.
Dieses lastfreie VR-System ermöglicht personalisiertes Training und mehr Flexibilität bei der Rehabilitation. Das Forschungsteam arbeitet daran, die Genauigkeit der Gestenerkennung zu optimieren und die Fähigkeiten des Systems zu erweitern, was potenzielle Anwendungen über die Handrehabilitation hinaus nahelegt. Dieser Fortschritt verspricht, die Lebensqualität von Personen, die sich einer Handrehabilitation unterziehen, erheblich zu verbessern.