在西弗吉尼亚大学的神经工程与康复实验室,我们研究感觉运动控制的功能机制,并开发客观的评估工具来评估运动技能和运动障碍。远程或虚拟护理已成为解决医疗保健差异的一种有前途的手段。然而,迫切需要定量描述用于这些应用的运动技能。
我们的协议旨在使临床医生和研究人员能够获得有关复杂运动的高分辨率数据,以便更好地远程评估运动缺陷。该协议旨在通过自动化家庭运动评估来简化复杂和未充分利用的康复技术。它的主要优势在于集成虚拟现实、动作捕捉和肌电图。
例如,具有手部追踪功能的 VR 头戴式设备可以捕捉运动以进行首次分析,而 EMG 手环则用于估计虚拟测试期间的肌肉性能。