Dissertação

{en_GB=Stroke Rehabilitation Therapy for the Upper Extremity with a Virtual Coach for Compensation Reduction} {} EVALUATED

{pt=O AVC é uma das principais causas de invalidez no mundo ocidental. As crescentes exigências em relação à reabilitação e recomendações de exercício em casa, aumentaram a necessidade de tecnologia assistiva adequada e acessível para promover a adesão dos pacientes à terapia autónoma. O exercício com um sistema assistivo requer métodos objetivos para avaliar a qualidade do movimento dos pacientes e monitorizar o seu progresso. Neste trabalho, desenvolvemos um terapeuta virtual (VC) capaz de monitorizar exercícios de reabilitação dos membros superiores com foco na redução de movimentos compensatórios. O VC propõe três exercícios e avalia os padrões de compensação dos utilizadores a partir de imagens adquiridas com uma webcam. Fornece feedback, visual e auditivo, e instruções adequados através de uma interface. Propomos medidas objetivas e métodos de classificação - um baseado em regras (RB) e outro baseado numa rede neuronal (NN) - para avaliar compensação a partir de dados posicionais 2D para os três exercícios. Para o exercício 1, o RB avaliou compensação com um score F1 de 76,69%. Para os exercícios 2 e 3, o NN revelou um F1 de 72,56% e 79,87%, respectivamente. Um grupo de voluntários exercitou com o VC. Este considerou o sistema agradável e relevante para reabilitação. Estes resultados fornecem evidências sobre o valor deste tipo de sistema para ajudar pacientes em reabilitação e precisão na avaliação de desempenho a partir de dados 2D. Este último permite automatizar a monitorização de reabilitação com qualquer dispositivo com câmera 2D, como tablets, smartphones ou assistentes robóticos., en=Stroke is one of the leading causes of disability in the western world. The increasing demands concerning stroke rehabilitation and in-home exercise promotion increased the need for adequate and accessible Assistive Technology to promote patients' compliance in autonomous therapy. Exercise with an assistive system requires objective methods to assess patients' quality of movement and track their progress. In this work, we develop an image-based Virtual Coach (VC) capable of monitoring upper extremity rehabilitation exercises focused on motor compensation reduction. The VC proposes three exercises and assesses users' compensation patterns from images acquired with a webcam. It provides proper visual and audio feedback and instructions through a UI. We propose objective measures and classification approaches - a Rule-based (RB) and a Neural Network (NN) based - to assess motor compensation patterns from 2D positional data for three exercises. For exercise 1, the RB approach assessed different compensation patterns with an F1 score of 76.69%. For exercises 2 and 3, the NN based revealed an F1 of 72.56% and 79.87%, respectively. A group of volunteers exercised with the VC. The group found the system enjoyable and relevant for rehabilitation. These results give evidence about this kind of system's value to aid stroke patients under rehabilitation and accurate performance assessment from 2D data. This latter enables to automate rehabilitation monitorization with any device with a 2D camera, such as tablets, smartphones, or robotic assistants.}
{pt=Acidente Vascular Cerebral (AVC), Terapeuta Virtual, Avaliação da Performance, Dados posicionais 2D, en=Stroke, Virtual Coach, Performance Assessment, 2D Positional Data}

Fevereiro 1, 2021, 10:0

Orientação

ORIENTADOR

José Alberto Rosado dos Santos Victor

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado