Uma arquitetura de telerreabilitação baseada em realidade aumentada para apoiar o treinamento de usuários de cadeiras de rodas motorizadas

Many people worldwide have been experimenting a decrease in their mobility as a result of aging, accidents and degenerative diseases. In many cases, a Powered Wheelchair (PW) is an alternative help. Currently, in Brazil, patients can receive a PW from the Unified Health System, following prescription criteria. However, they do not have an appropriate previous training for driving the PW. Consequently, users might suffer accidents since a customized training protocol is not available. Nevertheless, due to financial and/or health limitations, many users are unable to attend a rehabilitation center. To overcome these limitations, we developed an Augmented Reality (AR) Telerehabilitation System Architecture based on the Power Mobility Road Test (PMRT), for supporting PW user’s training. In this system, the therapists can remotely customize and evaluate training tasks and the user can perform the training in safer conditions. Video stream and data transfer between each environment were made possible through UDP (User Datagram Protocol). To evaluate and present the system architecture potential, a preliminary test was conducted with 3 spinal cord injury participants. They performed 3 basic training protocols defined by a therapist. The following metrics were adopted for evaluation: number of control commands; elapsed time; number of collisions; biosignals and a questionary was used to evaluate system features by participants. Results demonstrate the specific needs of individuals using a PW, thanks to adopted (qualitative and emotional) metrics. Also, the results have shown the potential of the training system with customizable protocols to fulfill these needs. User’s evaluation demonstrates that the combination of AR techniques with PMRT adaptations, increases user’s well-being after training sessions. Furthermore, a training experience helps users to overcome their displacement problems, as well as for appointing challenges before large scale use. The proposed system architecture allows further studies on telerehabilitation of PW users.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorTese (Doutorado)Muitas pessoas em todo o mundo estão vivenciando uma diminuição de sua mobili- dade como resultado de envelhecimento, acidentes e doenças degenerativas. Em muitos casos, uma cadeira de rodas motorizada (CRM) é uma ajuda alternativa. Atualmente, no Brasil, os pacientes podem receber uma CRM do Sistema Único de Saúde, seguindo os critérios de prescrição. No entanto, eles não têm um treinamento prévio apropriado para dirigir a CRM. Conseqüentemente, os usuários podem sofrer acidentes, pois um protocolo de treinamento personalizado não está disponível. Além disto, devido a limi- tações financeiras e / ou de saúde, muitos usuários não podem comparecer a um centro de reabilitação. Para superar essas limitações, desenvolvemos uma arquitetura de sistema de telereabilitação com Realidade Aumentada (RA) baseado no PMRT (Power Mobility Road Test), para apoiar o treinamento de usuários de CRM. Nesse sistema, os terapeutas podem personalizar e avaliar remotamente as tarefas de treinamento e o usuário pode realizar o treinamento em condições mais seguras. O fluxo de vídeo e a transferência de dados entre cada ambiente foram possíveis através do UDP (User Datagram Protocol). Para avaliar e apresentar o potencial da arquitetura do sistema, foi realizado um teste preliminar de três participantes com lesão medular. Eles realizaram três protocolos básicos de treinamento definidos por um terapeuta. As seguintes métricas adotadas para avaliação foram: número de comandos de controle; tempo decorrido; número de colisões e biossinais. Além disso, um questionário foi usado para avaliar os recursos do sistema. Os resultados demonstram as necessidades específicas dos indivíduos que usam uma CRM, graças às métricas adotadas (qualitativas e emocionais). Além disso, os resultados mostraram o potencial do sistema de treinamento com protocolos personalizáveis para atender a essas necessidades. A avaliação do usuário demonstra que a combinação de técnicas de RA com adaptações PMRT aumenta o bem-estar do usuário após as sessões de treinamento. Além disso, esta experiência de treinamento ajuda os usuários a superar seus problemas de deslocamento, bem como a apontar desafios antes do uso em larga escala. A arquitetura de sistema proposta, permite estudos adicionais sobre a telerreabilitação de usuários de CRM

Comparação entre as redes LVQ e MLP no controle de próteses virtuais para membros superiores

During the rehabilitation process, individuals who have experienced a total or partial loss of upper limbs are exposed to many risks. Besides this, a great mental effort is required during the training phase to adapt to a real prosthesis. In many cases, the use of Virtual Reality in Medicine has proven to be an excellent tool for evaluation and support as well as mitigates risk and reduces the mental effort required. In order to be useful, virtual prosthesis must have a great similarity with the real world. For this reason, artificial neural networks have been explored to be applied in the training phase in order to provide real time response. The objective of this study is to compare the performance of the LVQ and MLP neural networks in EMG pattern recognition. To achieve this, different feature extraction techniques for simulation and control of virtual prostheses for upper limbs are investigated. Using the LVQ neural network, autoregressive model as a feature extraction technique and an average of 10% of all training patterns, achieved up 99% of efficiency for the hand movements and 97% of efficiency the arm movements.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMestre em CiênciasDurante o processo de reabilitação, os indivíduos que tenham sofrido uma perda total ou parcial dos membros superiores estão expostas a muitos riscos. Além disso, um grande esforço mental ´e exigido durante a fase de treinamento para se adaptar a uma prótese real. Em muitos casos, a utilização de Realidade Virtual na Medicina tem provado ser uma excelente ferramenta para avaliação do risco e apoio, além de reduzir o esforço mental necessário. Para ser útil uma prótese virtual deve ter uma grande semelhança com a real em termos de resposta. Por esta razão, as Redes Neurais Artificiais têm sido exploradas para serem aplicadas na fase de treinamento para proporcionar a resposta em tempo real. O objetivo deste estudo é comparar o desempenho entre a rede neural LVQ e MLP no reconhecimento de padrões EMG, visando melhor controle de próteses virtuais para membros superiores. Para isso, diferentes técnicas de extração de características e métodos de processamento do sinal serão investigadas. Com isto utilizando-se a rede LVQ, a técnica de extração de característica baseada no modelo autoregressivo e uma média de 10% dos padrões de treinamento, alcançou-se 99% de eficiência para os movimentos de mão e 97% de eficiência para os movimentos de braço