鄭州大学の研究者たちは、手持ちの重い機器を必要としない画期的なバーチャルリアリティ（VR）ハンドリハビリテーションシステムを発表しました。この革新的なシステムは、深層学習技術とイオン性ヒドロゲル電極を統合し、脳卒中や変形性関節症などの症状を持つ患者の回復を促進します。
このシステムは、前腕に配置された柔軟な電極を使用して、手の動きによって生成される筋電図（EMG）信号をキャプチャします。これらの信号は、高度な深層学習アルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して処理され、14種類の異なるジェブセンハンドリハビリテーションジェスチャーを97.9％の精度で認識します。これにより、患者は自宅で没入型のVRエクササイズに参加でき、より快適でアクセスしやすいリハビリテーションプロセスを提供します。
この無負荷VRシステムは、パーソナライズされたトレーニングとリハビリテーションにおけるより大きな柔軟性を促進します。研究チームは、ジェスチャー認識の精度を最適化し、システムの機能を拡張することに取り組んでおり、手の回復を超えた潜在的なアプリケーションを示唆しています。この進歩は、ハンドリハビリテーションを受けている人々の生活の質を大幅に向上させることが期待されます。