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

Published 9/18/2017
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Summary

(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.

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Ossmy, O., Mukamel, R. Using Virtual Reality to Transfer Motor Skill Knowledge from One Hand to Another. J. Vis. Exp. (127), e55965, doi:10.3791/55965 (2017).

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Abstract

늘어나는 만큼 우려는 모터 기술을 습득, 자발적인 신체 운동에 의해 훈련은 교육 (예: 로봇 장치에 의해 관찰 또는 수동 운동의 연수생의 손에 의해 훈련)의 모든 다른 형태의 보다. 물리적 운동의 자발적인 통제 제한 되어 있기 때문이 분명 paretic 다리의 재활에 큰 도전을 선물 한다. 여기, 우리는 새로운 교육 체계 개발 했습니다이 주요 문제를 회피 하는 기술. 우리는 한 손으로의 자발적인 제어를 이용 하 고 다른 한편으로는 이동 실시간 운동 기반 조작된 감각 피드백을 제공. 가상 현실 (VR)를 통해 시각적 조작 장치를 수 동적으로 오른쪽 자발적인 손가락 움직임을 따라 왼쪽 손가락 멍와 결합 되었다. 건강 한 과목, 자발적인 신체 훈련의 부재에서 사지의 세션 내에서 향상 된 성능 향상 보여 줍니다. 건강 한 과목에서 결과 독특한 VR 설치 훈련 또한 도움이 될 수도 있습니다 어퍼 사지 hemiparesis 환자에 대 한 그들의 영향을 받는 손 재활을 개선 하기 위해 그들의 건강 한 손으로의 자발적인 제어를 이용 하 여 것이 좋습니다.

Introduction

실제 연습 훈련의 가장 효율적인 형태입니다. 이 방법은 잘 설립된1이지만, 훈련 손의 기본 모터 기능 제한2경우에 매우 도전 이다. 이 문제를 우회 하기 위하여 문학의 큰 성장 시체가 모터 훈련의 다양 한 간접 접근 검사.

이러한 간접 교육 방법 중 하나 한 손으로 실제 연습을 사용 하 여 성능 향상 (비 실행) 반면에 소개. 이 현상, 크로스-교육 (CE) 또는 intermanual 전송 되었습니다 3,,45,6,,78,9 광범위 하 게 공부 다양 한 모터 작업 10,,1112에 성능을 향상 하는 데 사용. 예를 들어, 스포츠 기술 설정에서 연구는 한 손으로 드리블 훈련 농구 전송 기능 다른, 일반인 손 13,,1415에 드리블 증가 증명 하고있다.

또 다른 간접적인 방법에서는, 모터 학습 시각 또는 감각 피드백을 통해 촉진 된다. 관찰 학습, 그것은 입증 되었습니다 단순히 수 동적으로 수행 하는 작업16,,1718,19 다른 사람을 관찰 하 여 상당한 성능 향상을 얻을 수 있습니다. ,20. 마찬가지로, 있는 다리 수 동적 이동, 고유 교육 또한 모터 작업 12,,2122,23,24 에 성능을 향상 시키기 위해 표시 했다 , 25 , 26.

함께, 연구의이 라인 감각 입력, 학습에 중요 한 역할을 건의 한다. 여기, 그 반대 사지에서 증강된 성능 향상 결과 온라인 감각 피드백 (시각 및 고유) 한 다리의 신체 훈련 동안 조작 설명 합니다. 우리는 자발적인 신체 훈련의 부재에 손에서 최적의 성능 결과 생성 하는 교육 체제를 설명 합니다. 제안된 된 방법의 개념적 참신 학습-즉, 관찰, CE, 및 수동 운동 학습의 세 가지 다른 형태의 결합 한다는 사실에서 거주 한다. 여기 우리는 미러 시각적 피드백 및 수동 운동, CE, 현상 훈련 사지의 자발적인 물리적 움직임의 부재에서 건강 한 과목에서 학습을 촉진 하기 위하여 이용 될 수 있는 여부 검사.

이 설정에서 개념 실제로 손을 훈련을 직접 시도에서 다릅니다. -방법론 수준에서 3D 가상 현실, 그리고 자연 환경 설정에서 영상 및 고유 입력 조작 허용 하는 사용자 정의 내장된 장치 등 첨단된 기술을 포함 한 새로운 설치를 소개 합니다. 제안 된 훈련을 사용 하 여 향상 된 결과 보여주는 실제 학습에 대 한 주요 결과가 있다. 예를 들어 어린이 성인27,,2829 의 다른 방식으로 감각적 피드백을 사용 하 고 모터 학습을 최적화 하기 위해 어린이 오랜 연습을 해야 할 수도 있습니다. 조작된 감각 피드백 함께 CE 사용 하 여 훈련 기간을 줄어들 수 있습니다. 또한, 스포츠 능력의 취득 정교한 훈련의이 종류를 사용 하 여 촉진 수 있습니다. 마지막으로,이 등 일방적인 모터 적자 환자의 재활을 위한 새로운 방법의 개발에 대 한 유익한 증명할 수 있다.

Protocol

다음 프로토콜 실시 지침-텔아비브 University.The의 인간의 윤리 위원회에 의해 승인에 따라 연구 포함 2 실험 – 시각적 조작, 그리고 다른 결합 시각을 사용 하 여 하나 와 고유 감각 조작. 주제 건강, 오른쪽 정상 시력 및 없음 (에 딘 버 러 handedness 설문 조사), 손으로 인식 적자 또는 신경학 적인 문제를 보고 했다. 그들은 연구의 목적에 순진한 되었고 서 면된 동의 연구에 참여를 제공.

1. 가상 현실 환경 설정

  1. 과목 앞으로 그들의 손으로 자에 앉아 있고 손바닥을 아래로 향하게.
  2. 위에 가상 현실 (VR) 헤드셋 헤드 장착 전문된 3D 카메라와 실제 환경의 온라인 시각적 피드백을 제공 하. VR 헤드셋에는 카메라에서 비디오 표시 다는 것을 확인.
    참고: 비디오는 제시한 C# 코드 기반에 구축 된 사용자 지정 소프트웨어, 오픈 소스, 크로스 플랫폼 3D 렌더링 엔진에 기반.
  3. 개별 손가락 굴곡 각 손에서의 온라인 모니터링을 허용 하는 모션 감지 미스터 호환 장갑에 넣어. 소프트웨어 포함 가상 손 공간에서 특정 위치에는 그들의 진짜 손 일반적으로 있을 것 이라고 하는 곳으로 아래를 내려다 보면서 하는 경우에 주제 가상 손 볼 확인 하십시오.
  4. 전체 실험 통해 확인 소프트웨어 기록 제공한 장갑 손 구성.
    참고: 포함 된 가상 손 운동 장갑 손가락 사이의 각도 포함 하 여에서 보정된 원시 데이터와 정보에 액세스 하기 위한 C 기반 응용 프로그램 인터페이스 (API)를 사용 하는 동일한 소프트웨어에 의해 제어 됩니다 ' 관절.
  5. 장소 주제 ' 전문 모션에서 제어 장치 손과 디트로이트에 개별적으로 오른쪽과 왼쪽 손가락을 스트랩. 과목 오른손 손가락을 별도로 이동할 수 있는지 확인 하십시오.
    참고: 오른손 손가락 피스톤 그들의 굴곡의 정도 따라 포 텐 쇼 미터에 플런저를 이동합니다. 이 차례로 오른손의 각 손가락에 모든 포 텐 쇼 미터의 위치를 읽는 모듈 제어와 파워 모터를 밀어넣기/끌어오기 해당 왼쪽 손 손가락 해당 위치.
  6. 확인 왼쪽 손 손가락의 자발적인 운동 장치 내부에 있는 동안 그들의 왼손을 이동 하려면 주제를 요구에 의해 제한 된다.
    참고: 이후 활성 (오른쪽) 손으로 손가락 운동 모터를 활성화만 자발적인 왼쪽 손 손가락 운동이 불가능 장치가 켜져 있을 때.

2. 실험 실시

참고: 실험 단계에 대 한 그림 1을 참조 하십시오. 각 과목 3 명령-평가-기차-평가 실험 세션을 받았다. 세부 지침 및 평가 단계의 대표적인 결과 섹션에서 제공 됩니다.

  1. 과목 unstrap ' 모션 제어 장치에서 손.
  2. 는 미리 정의 된 시간에에서 반복적으로 정확 하 고 비 훈련 손으로 최대한 빨리 unimanual 5 자리 손가락 시퀀스 움직임을 수행 하는 과목 (예: 30 s). 각 개별 손가락 굴곡 90도 이상 이어야 한다.
    참고: 손가락 작은 손가락 (4)에 지 (1)에서 매겨집니다 및 특정 5 자리 시퀀스를 포함 하는 지시. 시퀀스 4-1-3-2-4 인 경우는 과목 그들의 손가락 다음 순서 대로 이동: 작은-색인-반지-중간-작은.
  3. 평가 (2.2 단계) 스트랩 모션 제어 장치에 피사체의 손에 후.
  4. 자습 방식으로 활성 손으로 손가락 움직임의 순서를 수행 하기 위해 곧 훈련 단계로 환자를 큐.
  5. 평가 단계 2.1-2.2 다시 반복.

3. 행동 데이터를 분석 하 고 성능 향상을 계산

  1. 실험 하는 동안 기록 하는 장갑의 데이터 파일을 읽는 사용자 지정된 소프트웨어에서 클릭 ' 왼손 데이터 로드 '에서 만든 파일을 선택 하 고는 ' 왼손 캡처 ' 관련 주제 아래 폴더.
    참고:에 대 한 다른 폴더는 사전 및 사후 평가. 평가 단계 식별을 포함 하는 파일 이름.
  2. 클릭 ' 오른쪽 데이터 로드 '에서 만든 파일을 선택 하 고는 ' 오른쪽 캡처 ' 관련 주제 아래 폴더.
  3. 클릭 '가 ' 재생 및 모션 추적 장갑에 센서에서 기록 되는 데이터에 따라 각 평가 단계 가상 손 움직임을 시각화.
  4. 각 평가 단계 및 각 과목의 수를 계산, 대 한 완료 및 정확한 손가락 시퀀스 (P) 훈련 비 손으로 수행.
    참고: 손가락 움직임은 유효한 것으로 간주 근 위 지 골과 손바닥 뼈 사이의 각도 도달 하는 경우에 90˚. 5 자리 시퀀스 완전 하 고 모든 손가락 움직임은 유효한 경우에 올바른 것으로 간주 됩니다.
  5. 계산 성능 향상 인덱스 (G) 다음 수식에 따라:
    Equation
    주제에 해당 하는 곳 P post_training /P pre_training ' 게시물/사전 교육에 s 성능 (완전 한 손가락 시퀀스의 수) 평가 단계 각각.

Representative Results

두 실험에서 36 과목 감각 (시각/고유) 피드백은 조작 하는 동안 오른손 손가락 움직임의 빠른 시퀀스를 실행 하는 훈련. 손가락은 번호가 인덱스에서 (1) 작은 손가락 (4) 및 각 주제와 같은 3 연속 실험 세션에서 세 가지 서로 다른 시퀀스를 배울 게 되었다: 4-1-3-2-4, 4-2-3-1-4, 및 3-1-4-2-3. 각 시퀀스 세션 특정 훈련 종류와 연결 되었고 시퀀스 및 훈련 유형 사이 협회는 과목에 걸쳐 균형 세력. 각 세션의 시작 부분에서 주제와 함께 제시 했다 지시 슬라이드 번호 손가락으로 두 손 그림 (오른쪽과 왼쪽) 그리고 아래 특정 5 수 순서 묘사를 배울 수 손가락 움직임의 순서를 나타내는 ( 그림 1참조). 지침 슬라이드 (12 s) 사전 훈련에 선행 되었다 평가 단계 (30 s). 이 단계에서 온라인 시각적 피드백의 두 가지 가상의 손가락 움직임에 결합 했다 표시의 구성 (가상 손 5DT 장갑 도구 상자에서 사용할 수 있는 모델에 기반 했다) 과목의 실제 손가락 움직임에 실시간. 따라서, 진짜 왼쪽 손 운동은 왼쪽된 (합동) 가상 손 움직임의 시각적 피드백을 동행 했다. 주제는 반복적으로 빨리 그리고 정확 하 게 그들의 왼손으로 가능한 시퀀스를 실행을 지시 했다. 다음 훈련 단계에서 과목은 자습 방식으로 특정 실험 상태 하에서 시퀀스에 훈련. 20 블록, 각 훈련 블록을 포함 하는 훈련 단계 지속 15 s 뒤 9 휴식 기간에 대 한 큐를 역임 노란 화면의 s. 우리 사용 20 훈련 블록, 우리의 경우 조건 사이 큰 차이가 얻을 하기에 충분 했다. 마지막으로, 후 훈련 평가 단계 동일한 사전 교육 평가 실시 했다. 각 주제 등 3 개의 명령-평가-기차-평가 실험 세션을 받았다. 각 실험 세션 독특한 훈련 상태와 손가락 시퀀스와 연관 되었다. 실험 1에서에서 우리는 다음 훈련 조건에 걸쳐 G 인덱스 값 비교: 가상 왼손 그들의 진짜 양손은 모바일; 시퀀스를 수행 관찰 (1) 수 동적 관찰-과목 교육 (2) CE-육체적으로 그들의 오른손으로 오른쪽 가상 손 운동;의 합동 온라인 시각적 피드백을 받는 동안 훈련 하는 과목 (3) CE + 영상 조작 (VM)-VR 설치를 왼쪽 (부적당) 가상의 온라인 시각적 피드백을 받는 동안 그들의 오른손으로는 독특한 3d 실험 조건 있는 과목은 육체적 훈련을 만들을 허용 하는 중요 한 것은, 운동 (CE + VM 상태). 가상 왼쪽된 손 손가락 운동 진짜 오른손 손가락 운동 장갑 (1.4 단계)에 의해 감지에 근거 했다. 모든 조건-주제 손의 손바닥 직면 했다. 관찰 조건 (조건 1)에 의해 훈련에서 가상 손 손가락 운동의 속도 이전 활성 오른손 조건 (조건 2와 3) 피사체의 평균 속도에 따라 설정 되었습니다. 훈련 조건 때문에 상계의 순서는 훈련에 의해 관찰 처음 있던 경우에 속도 이전 주제의 평균 속도에 따라 설정 되었습니다. 모든 G 인덱스 비교는 다른 훈련 조건을 통해 주제 내 짝 패션에서 수행 했다.

왼손 성능 향상 (CE + 영상 조작) 상태 3에서에서 훈련을 다음 이익을 기준으로 상당히 높은 가져온 다음 훈련 왼손 관찰 하 여 (조건 1; p < 0.01; 2 꼬리 쌍 t-검정) 또는 오른쪽 다음 합동 시각적 피드백-CE의 전통적인 형태와 훈련 손 (조건 2; p < 0.05; 두 꼬리 쌍된 t-검정; 그림 2 그리고 표 1). 흥미롭게도, 부적당 시각적 피드백 (CE + VM) 훈련 두 기본 훈련 종류에 의해 얻은 이익의 합계 보다 높은 성능 향상을 굴복: 오른손의 실제 훈련 및 왼쪽의 관찰에 의해 훈련 물리 없이 운동입니다. 이 슈퍼 첨가제 효과 오른손 훈련 주제에 의해 제어 되는 왼손 시각적 피드백 보충 때 왼손에 성능 향상이 비선형 강화 하는 방법을 보여 줍니다. 이것은 CE와 관찰 학습 소설 학습 계획에 결합 될 수 있는 상호 작용 프로세스를 의미 합니다.

우리 또한 18 건강 한 과목의 또 다른 세트에 수동 왼손 움직임의 추가 추가 왼손 성능 향상을 향상 시킬 수 있습니다 여부를 조사 했다. 2 연구에서이 위해, 그들의 손을 왼손 손가락 움직임을 제어 하는 상기 사용자 장치 (단계 1.7) 안에 배치 하는 동안 과목 3 훈련 종류와 유사한 프로토콜을 받았다. 이 실험에서는 과목 10 블록에 대 한 훈련. 각 훈련 블록 지속 50의 10 다음 휴식 기간에 대 한 큐를 역임 노란색 공백 스크린의 s. 다음 세 가지 훈련 유형 사용 되었다: (1) CE + VM-교육 함께 크로스 조작 시각적 피드백 (에서 유사한 조건 3 연구 1); (2) CE + 오후-표준 크로스-교육 (즉, 오른쪽 활성 운동 + 바로 가상 손 움직임의 시각적 피드백), 왼손;의 불균형적된 수동적인 운동 (오후)과 함께 (3) CE + VM + 오후-시각 입력 (조건 3 첫 번째 연구에 사용 된 유사한) 표시 된 가상 손 움직임을 왼쪽에 해당 되도록 조작 했다 하는 동안 육체적으로 그들의 오른손으로 훈련 하는 과목. 그러나, 또한, 오른쪽 활성 손가락 운동 결과 불균형적된 수동 왼손 손가락 운동 장치를 통해.

영상 조작에 수동 왼쪽 손가락 움직임의 추가 양보는 최고의 왼쪽 성능 향상 (그림 3표 2), 영상 조작에 따라 성능 향상 보다 훨씬 더 높은 했다 혼자 (조건 1; p < 0.01; 2 꼬리 쌍 t-검정). CE + VM 훈련 조건 연구 1에서는 유사 했지만, 절대 G 값은 대 등 한 조건을 같은 연구 내에서 주목 한다. 이것은 사실은 훈련 (1) 디자인은 약간 다른 (연구 2 직면 하는 손바닥에에서 내려와 하지 장치, 다른 기간/블록을 훈련의 수로 인해 최대) 및 (2) 각 실험 과목의 다른 그룹에서 실시 되었다. 중요 한 것은, 각 연구에서 각 과목 모든 세 훈련 종류와 수행 조건에 걸쳐 G 인덱스 쌍 방식에서 비교.

Figure 1
그림 1입니다. 실험 디자인. 단일 실험 세션의 개요 그림 1 연구. 각 과목 3 같은 세션을 수행합니다. 각 세션에 5 자리의 고유 시퀀스 매핑된 손가락의 스케치와 함께 제시 했다. 지침, 후 과목으로 신속 하 고 정확 가능한 성능 레벨의 초기 평가 위해 그들의 왼손을 사용 하 여 시퀀스를 수행 합니다. 다음으로, 과목 (대표 결과 참조) 훈련 유형 중 하나에 의해 순서에 자습된 방식으로 훈련. 훈련 후, 과목의 성능 수준 다시 평가 위한 평가 단계를 반복. 연구 2, 전반적인 디자인 블록 (대표 결과에 대 한 자세한) 훈련의 다른 기간/금액으로 유사 했다. 그림에서 손 대표활성 손만 (시각적 피드백은 항상 두 개의 가상 손 포함). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 2
그림 2입니다. 연구 1-왼손 성능 향상. 왼손 (CE + 영상 조작; 이동은 마치 온라인 시각적 피드백을 수신 하는 동안 오른손으로 신체 훈련 VM; 레드) 결과 검사 다른 훈련 조건 기준으로 최고 왼손 성능 향상: 왼손 관찰 (노란색), 및 (즉, 오른쪽 훈련 + 합동 시각적 피드백 바로 가상의 시각적 조작 없이 크로스-교육 운동; 녹색)입니다. 오차 막대 18 과목에 걸쳐 SEM을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Figure 3
그림 3입니다. 연구 2-왼손 성능 향상. 최고 왼손 성능 이득 교차 교육 영상 조작 장치 (CE + VM + 오후; 빛 레드) 수동 왼손 손가락 운동으로 결합 되었다 때 얻은 했다. 이 개선 다음 교차 교육 영상 조작 (CE + VM; 레드)와 교차 하는 고유의 조작 (CE + 오후; 녹색) 교육 하는 보다 크게 높았다. 오차 막대 18 과목에 걸쳐 SEM을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Table 1
표 1입니다. 1 데이터 연구. 개별 주제 연구 1에서에서 사전 및 사후 훈련 평가 단계 동안 성능 (P). 각 셀 30 s. S-주제 번호 내에서 올바르게 수행된 완료 5 자리 시퀀스의 수를 나타냅니다. 이 테이블을 다운로드 하려면 여기를 클릭 하십시오.

Table 2
표 2입니다. 2 데이터 연구. 연구 2에 대 한 표 1와 같은입니다. 참고가이 실험에서 기간 및 손 방향 훈련 이었다고 다른 실험 1 (텍스트 참조). 이 테이블을 다운로드 하려면 여기를 클릭 하십시오.

Discussion

우리 소설 훈련 설치를 설명 하 고 어떻게 자발적인 통제 훈련은 손에 모터 학습 최적화는 실제 환경에 가상 감각 피드백을 포함 보여줍니다. 우리 두 형식에서 피드백 조작: 시각 및 고유.

제시 프로토콜에 몇 가지 중요 한 단계가 있습니다. 첫째, 시스템은 몇 가지 별도 구성 요소 (장갑, VR 헤드셋, 카메라, 그리고 수동 이동 장치) VR 환경을 설정 하는 동안 신중 하 게 연결 되어야 하는 이루어져 있다. 이 위해,는 실험 프로토콜에서 설명 하는 정확한 순서를 유지 하 고 주제 편의 확인 해야 합니다.

훈련 기간 동안 시각 및 고유 조작의 조합 관찰17, 및 CE3 와 학습 등 다른 기존 훈련 종류를 기준으로 훈련 비 손에서 상당히 높은 성능 향상을 도입 수동 손 움직임24,,2526없이.

그것은 오픈 질문 기간, 피드백 양식 또는 손 정체성 (활성 손이나 bi 매뉴얼 움직임 왼쪽) 훈련 하는 다른 작업에 일반화 현재 데모에서는 향상 된 성능 상승 하는 여부. 현재 연구는 간단한 손가락 순서 작업을 사용 하 여 오른 손잡이 과목에 국한 되었다. 또한, 현재 설정에서 proprioception 조작은 비교적 단기 훈련 (손가락 굴곡/확장) 등 매우 제한 된 움직임을 수 있는 시스템을 기반으로 합니다. 추가 작업은 행동의 다른 종류를 표시 설정의 generalizability를 설정 해야 합니다.

현재 설치 프로그램은 여러 가지 방법으로 확장할 수 있습니다. 첫째, 새로운 유형의 형식 예를 들어 바인딩 시퀀스 작업 하는 동안 다른 손가락 움직임에 다른 청각 소리를 추가할 수 있습니다. 이 일반인된 손에서 학습을 더욱 최적화 됩니다 위에 추가 효과 발생할 수 있습니다. 둘째, 시스템의 현재 디자인에는 자발적으로 움직이는 손 (현재 설명에 오른손)와 수 동적으로 불균형적된 손 (왼손) 사이 쉬운 스왑 수 있습니다. 미래 연구 제시 감각 조작을 사용 하는 경우 방향 (사이 지배 하 고 비 지배적인 손에3) 전송의 성능 향상의 정도 수정 하는 방법을 검토 하이 유연성을 이용할 수 있습니다. 마지막으로, 우리가 개발 하는 독특한 VR 설치 (간단한 손가락 순서 작업) 반대로 더 복잡 한 작업을 수 있습니다. 공, 핀, 보드 등 외부 객체의 가상 시뮬레이션은 풍부 하 고 매력적인 교육 경험을 제공 하는 실제 환경에 포함 될 수 있습니다.

미래 응용 프로그램,이 연구에서 설명 된 효과 쉽게 사용할 수 위 사지 hemiparesis 환자 등 임상 인구와 함께 건강 한 손으로 신체 훈련을 소개 하 고 영향을 받는 손은 마치 시각적 피드백을 제공 하 여 이동합니다. 이 훈련 계획의 영향 을된 손으로 직접 물리 치료의 과제를 우회 하 고 아마도 더 나은 복구 요금30 결과의 잠재력을가지고 영향 받은 사지의 자발적인 제어는 등 인구 제한, 31. 이 이렇게 간 교육 및 미러-치료, 잘 설립 재활 작업 함께 현상을 악용 이전 임상 환자에서 테스트 되지 않았습니다 고 더 효율적인 재활을 제공 하 정권입니다. 마지막으로,이 부분적으로 미스터 호환 이기 때문에, 전체 뇌 기능 자기 공명 영상 (fMRI) 같은 훈련12동안 종사 관련 신경 회로 프로브를 사용할 수 있습니다.

Disclosures

저자 들은 아무 경쟁 금융 관심사 선언 합니다.

Acknowledgements

이 연구는 난 코어는 계획 예산 위원회 및 이스라엘 과학 재단 (부여 번호 51/11), 및 이스라엘 과학 재단의 프로그램에 의해 지원 되었다 (1771/13 고 2043 부여/13) (R.M.); 요세프 사 골 신경 과학 연구, 신경 과학 연구를 위한 이스라엘 대통령 명예 장학금 및 신경 과학의 사 골 학교 친목 (관련) 장학. Funders 연구 설계, 데이터 수집 및 분석, 결정 게시 또는 원고의 준비에 전혀 역할을 했다. 저자 감사 E. 케이 대답 하 킴에 대 한 데이터 수집, 리 히 Sadeh와 촬영 및 설치, Yuval Wilchfort 그리고 O. 레비 및 Y. Siman 브 Rehabit-Tec 시스템에서 수동 이동 장치에 대 한 액세스를 제공 하.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Oculus Development Kit 1 Oculus VR The Oculus Rift DK1 is a virtual reality headset developed and manufactured by Oculus VR, and contains development kit.
5DT Data Glove 14 MRI Right-handed and left handed Fifth dimension Technologies 100-0009 and 100-0010 The 5DT Data Glove Ultra is designed to satisfy the stringent requirements of modern Motion Capture and Animation Professionals. It offers comfort, ease of use, a small form factor and multiple application drivers. The high data quality, low cross-correlation and high data rate make it ideal for realistic realtime animation.
PlayStation Eye Camera Sony The PlayStation Eye (trademarked PLAYSTATION Eye) is a digital camera device, similar to a webcam, for thePlayStation 3. The technology uses computer vision and gesture recognition to process images taken by the camera.
REHABILITATION SYSTEM REHABIT-TEC Rehabit-Tec www.rehabit-tec.com The Rehabit-Tec Rehabilitation system is a rehabilitation system intended to allow a CVA injured individual advance self rehabilitation on the basis of mirror movements

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References

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