Name: 운동은 성능의 실시간 피드백을 사용하여 재교육 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-01-17T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 16 s
Description: 학습하세요 실시간 운동 피드백을 활용한 운동 재교육 방법을 통해 환자의 기능 회복을 촉진하는 신경재활 기술입니다. 반사 마커 기반 동작 캡처와 즉각적인 데이터 분석으로 정확한 생체역학적 모델링을 제공합니다.

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이 작품은 혁신에 대한 캐나다 재단에 의해 부분적으로 재정 지원을하고 있습니다.

1. 시스템 준비 <ol><li> 카메라로 관찰 할 수있는 반사 재료의 캡처 볼륨을 삭제합니다. 이 운동 테스트 동안 고정 배경 마커와 혼동되는 실제 피부에 기반 마커의 가능성을 감소하고 세션의 전반적인 정확도를 향상시킵니다. </li><li> 실험실 내에서 고정 된 위치에 고정 마커의 모든 카메라를 목표로하여 카메라를 보정합니다. 알려진 거리에 위치 이동 마커를 사용하여 동적 움직임에 정적 보정을 확장합니다. 보정을 최적화하기 위해 가능한 한 캡처 볼륨의 많은을 포함해야합니다. </li><li> 환자 준비에 사용되는 모든 자료 (반사 마커, 측정 장치, 등) 구성 할 수 있습니다. 이 테스트 기간 동안 효율성을 개선하고 환자의 부담을 줄일 수 있습니다. </li></ol> 2. 환자 준비 <ol><li> 측정하기위한 관절과 몸 세그먼트 통해 가능한 한 많은 피부로 쉽게받을 수 있습니다. amoun을 최소화느슨한 피팅 의류 t과 반사 마커를 시각화 할 수있는 카메라의 기능을 방해 할 수 있습니다 의류의 모든 조각이 제한되어 있는지 확인합니다. 이것은 테이프 나 클립을 사용하여 수행 할 수 있습니다. 가능하면 마커가 피부에 직접 부착되어 있는지 확인합니다. </li><li> 마커 고정을위한 피부를 준비합니다. 면도 나 지역을 마모은 머리가 존재하거나 피부 표면이 과도하게 땀이 나 기름입니다 경우에 필요할 수 있습니다. 가닥이 알코올 또는 이와 유사한 액체를 사용하여 명확한 영역을 닦고 것이 유용 할 수 있습니다. 마커와 피부 사이의 준수를 극대화하고, 떨어지에서 마커를 방지하기 위해이 단계는 중요합니다. </li><li> 사용하도록 설정 마커를 기반으로 주요 해부학 적 랜드 마크에 대한 만져보다. 실제 랜드 마크에서 피부를 표시하면 아이콘 게재 위치에 대한 정확도를 개선하고 평가하는 동안 떨어지 마커의 경우에 필요한 정보를 제공합니다. </li><li> 에 따라 해부학 적 랜드 마크 위에 부착 반사 마커마커 세트의 규격. 대부분의 마커 세트는 낮은 다리와 상체의 다양한 해부학 적 랜드 마크를 통해 양자 배치 12-15 마커의 최소 포함됩니다. 그것은 실제 골격 운동을 다시 만들 수있는 능력이 피부를 기반 마커의 위치에 따라 달라집니다 점에 유의하는 것이 중요합니다. 사용되는 biomechanical 모델을 결정할 때 따라서 신중한 검토가 이루어져야합니다. </li><li> 필요한 경우, 중요한 anthropometric 데이터 측정을보세요. biomechanical 모델에 따라 이러한 데이터는 세그먼트 길이, 회전의 공동 센터의 위치, 그리고 biomechanics 데이터의 오프라인 프로세싱 동안 이동 구간 및 사지의 전체 관성 속성을 계산하기 위해 필요할 수 있습니다. </li></ol> 3. 모션 분석​​ 및 실시간 피드백의 인도 <ol><li> 약 3 초 지속 초기 정적 평가판을 캡처 볼륨의 중앙에있는 제목 스탠드를 갖추고 있습니다. 이 재판은 보장하기 위해 필요합니다 모든 rele원하시오 마커가 표시되어 있으며 세그먼트 방향을 계산합니다. </li><li> 데이터 수집 소프트웨어, 라벨 적절한 모든 마커와 개인의 anthropometric 특성에 맞는 템플릿을 만들을 사용합니다. 각 몸의 크기로 아이콘 위치를 일치하면 실시간 추적 및 데이터 분석을 향상시킬 수 있습니다. 이 마커 위치의 중복을 통합 할 수 있습니다 운동의 모델을 만드는 것이 중요합니다. 아이콘 가림 또는 드롭 오프가 발생 경우에 추가 마커 위치에 적절한 동적 특성을 생산하고 데이터에 중단없이 실시간으로 디스플레이를 유지하기 위해 적절한 활용 할 수있는 능력. </li><li> 초 10-30에서 지속 초기 모션 분석​​ 평가를 수행합니다. 이것은 기본 데이터를 얻기 위해 필요하며 또한 환자 결과의 피드백을 제공하는 첫 번째 메커니즘으로 사용할 수 있습니다. 관련 연구 결과에 대한 환자와의 상담 모터 리어을 지원하는 것이 중요합니다새로운 운동 패턴을 제작하면 닝이 필요합니다. </li><li> 상담자가 의도 된 운동 수정의 목적을 설명합니다. 이 biomechanical 및 임상 변형에 대한 rationales이 어떻게 주어진 병리에 고유 모두를 포함해야합니다. 치료에 의해 이동 수정의 데모는 환자로 배우는 모터를 강화합니다. 이동 수정은 일반적으로 치료 기간 동안 환자의 biomechanical 및 임상 프리젠 테이션 또는 연구 목적으로하는 경우에만 검사 할 연구 질문에 따라 결정됩니다. </li><li> 움직임 재교육 세션을 시작합니다. 러닝 머신을 사용하는 경우, 피사체가 자신의 선호하는 속도를 선택하고 정상 상태에 도달하는 데 몇 분 정도를 제공 할 수 있습니다. 이 또한 환자가 친숙하고 설정 실험, 장비를 갖춘 편안한, 그리고 프로토콜이 될 수 있습니다. </li><li> 움직임의 성능 동안 환자에게 피드백을 제공합니다. 이것은 많은 DIF의 형태를 취할 수ferent 접근 및 이들의 조합이 초기 훈련 기간 동안 유용합니다. 이러한 언어 적 피드백과 실시간 바이오 피드백으로 진행 아니라 적은 기술 방법으로 시작합니다. 실시간 바이오 피드백의 활용은 항상 한 번에 하나의 결과 변수의 최대의 명확한 표시가 포함되어야합니다. </li><li> 새로운 운동을 실천하기 위해 환자에 대한 충분한 시간을 제공합니다. 효과적인 모터 학습은 즉시 달성되지 않습니다. 대신, 새로운 운동 특성을 지속적으로 연습하면 운동을 담당하는 모터 프로그램을 재 수립을 확보에 도움이 될 것입니다. 전형적인 재교육 개입 8-10 초점을 맞춘 교육 세션, 30 및 60 분 사이에 지속적인 각이 필요할 수 있습니다. </li></ol> 4. 환자 드 - 브리핑과 후속 교육 세션 <ol><li> 환자와 세션의 중요한 발견과 결과에 대해 설명합니다. 에 초점을 중요한 요소는 성능 변화를 포함하는 소정의 움직임 modif을 준수해야합니다ication 및 수정의 근거와 중요성의 추가 설명입니다. </li><li> 환자에서 세션에 대한 의견을 구합니다. 각 환자의 환경 설정 가능성이 다른 것을 감안할 때, 그것은 특정 개인에 대한 개입의 배달을 수정해야 할 수도 있습니다. 이러한 효과를 최적화 할 조기 식별해야합니다. </li><li> 필요한 경우, 이후의 교육 세션에 대한 계획을 결정합니다. 멀티 세션 개입이 선택되어 있으면, 이후의 교육 세션은 모터 학습을 향상시키기 위해 어두운 피드백 방식을 사용해야합니다. 시간 피드백 블록 및 미래 세션에서 더 의견 사이의 낮은 전반적인 의견 및 대체를 제공합니다. </li></ol>

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<li>Mundermann, A., Asay, J., Mundermann, L., Andriacchi, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Implications+of+increased+medio-lateral+trunk+sway+for+ambulatory+mechanics%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Biomech%22%5BJournal%5D)">Implications of increased medio-lateral trunk sway for ambulatory mechanics.</a> J. Biomech. 41, 165-170 (2008).</li>
</ol>

관심 없음 충돌이 선언 없습니다.

등 도보로 이동하는 동안 성능의 실시간 피드백을 표준 모션 분석​​ 방법에 대한 가치 부가 될 수 있습니다. 그 상대 초기에 구체적이고 개별 이동 수정에 대한 연구는 확실히 정확도와 실시간으로 원하는 수정을 생산 할 수있는 능력의 혜택을받을하지만. 환자가 이동 수정의 특정 금액을 요구하는 경우 예를 들어,이 금액은 측정 할 수 있으며, 실제 이동하는 동안 제공됩니다. 여기에 제시된 접근 방식은 이동 수정뿐만 아니라 환자 인구의 광범위한 기존 프로토콜의 상세에 새로운 접근 방식을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 수집 된 데이터의 정확성과 운동 매개 변수의 이산 수정을 달성 할 수있는 다음 기능은 여러 요인에 따라 달라집니다. 가장 중요한 것은 어떤 종류의 모션 분석​​ 관찰 / 측정 운동을 나타내는 것으로 가정시 의존 수 있습니다사실 해부학 운동. 이기 때문에, 피부 기반의 마커는 특정 기본 해부학 적 랜드 마크의 시각적 표현을 제공하기위한 것입니다. 따라서, 캡처 움직임이...

낮은 사지의 신경 근육 또는 musculoskeletal 구조에 중요한 변화 가능성이 움직임과 관련 신체 기능의 특성에 영향을 미칠 것입니다. 따라서, 물리적 기능의 향상은 재활 개입의 중요한 결과이다. 등 도보로 일반 반복적 인 움직임은 일반적으로 올바른 강도와 타이밍 1 근육을 활성화하는 데 필요한 필요한 제어 정보를 포함하는 모터 프로그램의 적용을받습니다. 이러한 모터 프로그램은 따라서 운동에 투신 한 컨트롤의 양을 줄이고 관심을 다른 높은 수준의 작업에 지불해야 허용, 운동의 automaticity을 개선 할 필요가 있습니다. 그러나, 운동의 모터 프로그램의 역할과 이러한 프로그램은 부상 또는 질병이 어려운 벤처 후 운동 성능을 변경 년에 걸쳐 정제되는 사실을 주어진. 전통적으로, 운동은 intervent 재교육이온은 새로운 정보가 새로운 진화 모터 프로그램에 통합 될 수 있도록 운동 성능의 충분한 피드백을 제공에 predicated되었습니다. , 아직 효과적인 간단한 방법은 글로벌 지침 (예, &quot;더 구부리&quot; &quot;무릎을 직선 유지&quot;)뿐만 아니라 거울이나 비디오 녹화 장치의 사용으로 시각적 인 피드백을 제공하는 메커니즘과 구두 의견이 포함되어 있습니다. 이러한 간접적 인 전략이 유용하지만, 특히 한정된 자원과 임상 설정에서, 그들은 운동 변수의 이산과 수량화 조치를 제공하는 자신의 어려움에 의해 제한됩니다. 그 결과, 의견의 추가 더 직접적인 방법으로 이러한 기술을 보완하면 가능성이 원하는 모터 재 학습을 강화합니다. 운동 특성의 분리, 객관적 결과의 피드백을 제공하는 것은 운동 retraini 동안 성능을 향상시킬 수있는 연구와 임상 사회에 많은 동의가<html> NG 개입했습니다. 예를 들어, electromyographic 바이오 피드백 장치를 사용 근육 활성화 강도의 순간 시각 또는 청각의 의견은 특히 뇌졸중 2-3, 뇌성 마비 4 또는 만성 hemiplegia 5 명에 운동의 재활에 의지가되는 것되고있다. 반면, 이동 운동학의 피드백 (공동와 세그먼트 각도)가 적은 신속하고 정확하게 이러한 결과를 평가 및 측정의 어려움으로 인해 활용 것으로 증명되었습니다. 사실, 모션 biomechanics 연구에서 눈에 띄게 기능과 임상 설정에 통합 할 시작의 양적, 실험실 기반의 분석을하지만, 모션 분석​​ 사용의 대부분은 테스트 후 오프라인 분석을 위해 예약되어 있습니다. 그러나, 6 재교육 운동의 효과를 개선하는 수단으로 보행 조치의 피드백을 제공 할 수있는 새로운 기술을 사용하는 문학 연구의 증가가 있습니다. ve_content &quot;&gt; 현재 표준 모션 분석​​ 시스템과 통합 실시간 바이오 피드백 기능의 사용에 대한 조사를 벌이고 있습니다 병리 하나는 무릎 골관절염 (OA)입니다. 최근 연구 통과 부하를 줄이기 위해 특별히 설계된 보행의 운동학의 실시간 피드백을 활용 한 외부 무릎 예증의 순간 사용 정량화 무릎 관절, -. OA의 진행 7 인정 위험 요소는 예를 들어, 연구 허벅지 각 8 트렁크 각도 9-10의 크기를 실시간으로 바이오 피드백을 활용 한 사냥 외 11를 제공했습니다. 실시간 시련을 걸어 동안 참가자의 앞 트렁크 각도의 디스플레이와는 무릎 예증의 순간 magnitudes의 동반 감소로 단일 교육 세션에서 편안한 전시 트렁크를 증가 할 수있는 능력을 보여 주었다. 반면, 바리오스 외 8 8 세션을 실시 걸음 걸이 재교육 개입은 동적 정면 비행기 무릎을 수정에 초점을한 달 개입이 기준에 비해 이후 입장시 및 각도는 무릎 예증의 순간 값에 상당한 감소를 보여 주었다. 이러한 연구와 유사한 연구, 측정, 분석 및 지속적으로 기준으로 환자의 관심 변수를 표시 할 수있는 능력에 의존하고 있습니다. 연구의이 급성장 지역 pathologies 다양한 영향을 미치는 운동의 특성과 환자의 임상 의미가 있습니다. 무릎의 골관절염 (OA)에 관련된 동적 변경의 예제를 사용하여,이 문서의 목적은 성능을 걷는 실시간 바이오 피드백을 사용하여 이동 재교육 개입을 수행하는 데 필요한 방법을 설명하는 것입니다.

<table border="1"><tbody><tr><td> 시약의 이름 </td><td> 회사 </td><td> 카탈로그 번호 </td><td> 코멘트 (선택 사항) </td></tr><tr><td> 반사 마커 </td><td> 3x3 디자인 </td><td></td><td> 12mm 직경 </td></tr><tr><td> 마커 테이프 디스크 </td><td> 할인 Disposables </td><td> TD-22 전극 목걸이, 8mm </td><td> 설계 사용은 전극 칼라로입니다 </td></tr><tr><td> 모션 분석​​ 카메라 </td><td> 모션 분석​​ 주식회사 </td><td></td><td></td></tr><tr><td> Biofeedtrak </td><td> 모션 분석​​ 주식회사 </td><td></td><td></td></tr><tr><td> MATLAB </td><td> Mathworks </td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

운동은 성능의 실시간 피드백을 사용하여 재교육

Movement Retraining using Real-time Feedback of Performance

운동의 수정 - 몇 년 동안 연마 한 특히 운동 패턴 - 운동 성능에 관한 책임을 신경 근육 패턴의 재 조직이 필요합니다. 이 모터 학습은 모두 연구와 임상 설정에 활용 방법의 번호를 통해 개선 할 수 있습니다. 실시간 또는 이동에 따라 결과의 지식 성능 일반적으로, 구두 의견에 일반적으로 모터 학습을 instilling의 예비 수단으로 임상 적으로 사용됩니다. 상담자의 구두 지시 사항을 보완하는 데 사용, 환자의 선호도 및 학습 스타일, 시각적 인 피드백 (예 : 거울 또는 비디오의 다양한 종류의 사용을 통해) 또는 치료사 터치를 활용 고유 감각의 안내에 있습니다 따라. 사실, 의견의 이러한 형태의 조합 모터 학습과 최적화 결과를 촉진 할 수있는 임상 설정에서 다반사​​. 연구소 기반의 양적 운동분석은 건강하고 부상당한 인구의 움직임의 다양한 정확하고 객관적인 분석을 제공하기 위해 연구 설정에서 의지가되는 것이었습니다. 움직임을 캡처의 실제 메커니즘은 다를 수 있지만, 현재의 모든 모션 분석​​ 시스템은 몸 세그먼트와 관절의 움직임을 추적 할 수 및 주요 이동 패턴을 정량화하기 위해 운동의 오래된 방정식을 사용하는 능력에 의존하고 있습니다. 수집 및 처리 속도, 분석 및 움직임에 대한 설명의 제한으로 인해 전통적으로 주어진 테스트 세션의 종료 후 오프라인 발생했습니다. 본 논문은 이동 패턴 및 운동 분석 세션 동안 환자에 맞는 운동 특성의 디스플레이의 근처 순간 평가 및 정량화에 의존 표준 모션 분석 기법에 새로운 보충을 강조합니다. 결과적으로,이 소설 기법은 장점은 ove가 피드백을 전달하는 새로운 방법을 제공 할 수 있습니다연구는 현재 피드백 방법을 사용했습니다.

무릎 OA와 환자의 증가 측면 트렁크 편안한 각도에 초점을 하나의 움직임 재교육 세션에서 예는 그림 2에 표시됩니다. 성능의 구두와 거울 기반 피드백의 조합을 사용하는 훈련을 약 15 분 후, 환자는 실시간 데이터 측면 트렁크 굴곡의 양에 관한이 제공되었습니다. 이 방법으로 교육 추가 10 분 동안 계속했다. 일반 (수정되지 않은) 시험 기간 동안, 환자는 약 2 °의 편안한 측면 트렁크의 자기가 선택한 금액 (자세의 20 % 주위에 점선 최고 참조) 전시. 수정 시험 기간 동안, 환자는 화면에 대상 지역으로 묘사로, 6 °의 피크 희박 가치를 달성하기 위해 지시했다. 그림 2에서 볼 수 있듯이, 보행 패턴의 수정은 측면 트렁크에 린은 전체 패턴에 감지 변경과 관련되지 않은 증가를 활용. 오히려, 환자가 incr을 전시보행주기에 걸쳐 린 측면 트렁크에 쉽게. 무릎 관절로드에 결과 효과 - 등 외부 무릎 예증의 순간을...

부상 또는 질병에 따라 재교육 이상 운동 패턴은 물리적 재활의 핵심 구성 요소입니다. 기술의 최근 발전 결과의 근처 순간 정량화와 함께 다양한 작업 동안 운동의 정확한 평가를 허용하고 있습니다. 이 실시간으로 결함이 운동 패턴의 변형에 대한 새로운 기회를 제공합니다.

Any modification of movement - especially movement patterns that have been honed over a number of years - requires re-organization of the neuromuscular ...

이 절차의 전반적인 목표는 가능한 한 최단 시간에 관련 인간 이동 데이터를 수집, 분석 및 표시하는 것입니다. 이는 먼저 기준선 움직임 분석 세션을 수행하여 정상적인 움직임 특성을 결정함으로써 수행됩니다. 두 번째 단계는 법선 특성의 분석을 기반으로 어떤 움직임 특성이 수정될지 결정하는 것입니다.다음으로 달성해야 할 변화량을 나타내는 목표와 함께 실시간 움직임 데이터를 표시하는 움직임 수정 시험이 수행됩니다. 마지막 단계는 미리 결정된 결과를 기반으로 수정된 움직임의 효과를 결정하고 적절한 후속 세션을 계획하는 것입니다. 궁극적으로 실시간 이동 수정은 이동 매개변수를 빠르고 정확하게 변경하는 방법을 제공하는 데 사용됩니다.표준 모션 해석에 비해 이 기술의 주요 장점은 데이터 수집과 분석 사이에 지연이 없다는 것입니다. 이 방법은 어떤 움직임 수정 기술이 가장 실현 가능하고 어떤 기술이 기능 회복에 가장 효과적인지와 같은 운동 장애 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 절차를 시연하는 것은 실험실의 대학원생인 Jud가 될 것입니다.이 프로토콜에 대한 시스템 준비를 시작하려면 먼저 카메라에서 관찰할 수 있는 반사 물질의 캡처 볼륨을 지웁니다.이렇게 하면 테스트 중에 실제 피부 기반 마커가 고정된 배경 마커와 혼동될 가능성이 줄어들고 세션의 전반적인 정확도가 향상됩니다. 다음으로, 실험실 내의 고정된 위치에 있는 고정된 마커에 모든 카메라를 조준하여 카메라를 보정합니다. 그런 다음 알려진 거리에 배치된 움직이는 마커를 사용하여 정적 보정을 동적 움직임으로 확장합니다.보정을 최적화하기 위해 가능한 한 많은 캡처 볼륨을 커버해야 합니다. 이제 환자 준비에 사용할 반사 마커 및 측정 장치를 포함한 모든 재료를 정리합니다. 이렇게 하면 테스트 중 효율성이 향상되고 환자 부담이 줄어듭니다 환자 준비를 시작하려면 먼저 측정하려는 관절과 신체 부위에 가능한 한 많은 피부를 노출시킵니다.헐렁한 옷의 양을 최소화하고 테이프나 클립을 사용하여 반사 마커를 시각화하는 카메라의 기능을 방해할 수 있는 옷 조각을 제한합니다. 다음으로, 마커와 피부 사이의 접착력을 극대화하려면 해당 부위를 깨끗하게 닦습니다. 소독용 알코올 사용.이제 사용할 마커 세트를 기반으로 주요 해부학적 랜드마크를 촉진합니다. 실제 랜드마크에 스킨을 표시하면 마커 배치의 정확도가 향상되고 마커가 떨어지는 경우 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 평

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최근, 잠재 고객의 광대한 금액은 인간 - 로봇 상호 작용 시스템을 사용할왔다. 본 논문에서 우리는 신속하게 상호 작용 기능을 가능한 라이브러리를 만들 수 있습니다 오픈 소스 소프트웨어와 함께 새로운 로봇 장치의 통합을 설명합니다. 우리는 다음 neurorehabilitation 어플 리케이션을위한 임상 응용 프로그램을 설명합니다.

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유도 및 신경가 소성을 제어 하는 기능 신경학 적 질환 및 뇌 손상에서 복구에 대 한 미래의 치료에 중요 한 있을 수 있습니다. 이 종이에 인간의 뇌 기능을 조절 하는 기능적 자기 공명 영상 neurofeedback 훈련의 사용에 대 한 프로토콜을 선물이.

관리의 실시간 fMRI Neurofeedback 훈련에 대 한 프로토콜

(훈련 비) 반면에 모터 기술 성능 향상을 위해 한 손으로의 자발적인 제어를 이용 하는 새로운 가상 현실 기반된 설치를 설명 합니다. 이 마치 훈련 비 손을 움직이는 운동 기반 실시간 감각 피드백을 제공 하 여 이루어집니다. 이 새로운 접근은 일방적인 hemiparesis 환자의 재활을 향상 시키기 위해 사용할 수 있습니다.

가상 현실을 사용 하 여 다른 한 손으로에서 모터 기술 지식을 전송 하

가상 현실 환경에서의 운동 이미지는 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템에 광범위하게 응용됩니다. 이 원고는 가상 현실 환경에서 참가자가 상상한 동작을 수행하는 참가자와 유사한 개인화된 디지털 아바타를 사용하여 몰입감과 신체 소유 의식을 향상시키는 방법을 설명합니다.

가상 현실 지원 뇌-컴퓨터 인터페이스 환경에서 구현된 디지털 트윈을 통한 모터 이미지 성능

이 연구는 요통(LBP) 환자의 생체 역학적 변화를 평가하고 치료하기 위한 혁신적인 도구의 역할을 보여줍니다. 3명의 요통 환자는 평가 후 통증 강도와 기능 독립성이 개선된 것으로 나타났습니다. 이 기술은 맞춤형 재활 전략을 지원하여 맞춤형 중재를 위한 요통 생체 역학에 대한 통찰력을 제공합니다.

요통과 관련된 생체역학적 변화: 재활에서 운동 패턴 평가 및 치료 평가를 위한 혁신적인 도구

이 기사에서는 마우스에서 일반적으로 사용되는 선형 추적 가상 현실(VR) 패러다임에 대한 실험 절차를 설명하고 Y자형 신호 식별 작업을 테스트하여 복잡한 VR 작업을 실행할 수 있는 타당성을 결정합니다.

마우스의 머리 고정 가상 현실을 위한 행동 훈련 절차

우리는 조류 배아 모델 동적, 실시간 intravital 이미지를 사용하여 인간의 xenografted 종양의 vasculature에 nanoparticle의 국제화를 수치 소설 접근법을 제시한다.

Intravital 이미징을 사용하여 실시간으로 종양의 Nanoparticle의 이해 평가

학습하세요 실시간 운동 피드백을 활용한 운동 재교육 방법을 통해 환자의 기능 회복을 촉진하는 신경재활 기술입니다. 반사 마커 기반 동작 캡처와 즉각적인 데이터 분석으로 정확한 생체역학적 모델링을 제공합니다.

운동은 성능의 실시간 피드백을 사용하여 재교육

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