A combination of inertial sensors and vibrotactile feedback for balance improvements in therapeutic applications

Alahakone, A.U.; Senanayake, S. M. N. Arosha

doi:10.1109/citisia.2009.5224252

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“…De même, Alahakone et coll. [31] ont proposé un système d'amélioration de l'équilibre comprenant des capteurs pour la détection de l'angle du tronc et des actionneurs vibratoires pour la correction de la posture. Néanmoins, ces systèmes restent très invasifs.…”

Section: La Detection Des Dangersunclassified

Évaluation d'un risque de chute selon les paramètres de la démarche et étude d'une méthode de transmission à l'aide de stimuli tactiles /

Gagnon¹

2014

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RÉSUMÉ D'après les statistiques, près du tiers des personnes de 65 ans et plus tombent au moins une fois par année, causant ainsi 60 % des blessures dans ce groupe d'âge. En plus des dommages physiques, ces chutes peuvent causer un impact psychologique dû à la peur de tomber à nouveau. En conséquence, même sans blessure, une chute peut entrainer une perte de confiance et une réduction de la mobilité. Ainsi, ce constat souligne le besoin de fournir des moyens de prévention des chutes.Aux meilleures de notre connaissance, bien qu'il existe de nombreux programmes de prévention de chute, il semble qu'aucun d'entre eux ne fournisse une assistance en temps réel aux personnes à risque de chute. Dans cette optique, deux chercheurs de l'UQAC ont développé une chaussure instrumentée qui permet la détection des risques et l'avertissement à l'utilisateur. Ainsi, ce mémoire s'intéresse à la capacité de ce système pour la détection et l'avertissement. Plus particulièrement, la problématique abordée est de prévenir une chute lors de la marche d'une personne âgée. Elle est abordée sous trois volets : la détection, l'avertissement, et l'apprentissage.Dans le premier volet de ce mémoire, différents facteurs affectant le risque de chutes sont exposés, incluant le type de sol, l'angle du sol, la température extérieure, le taux d'humidité, la fatigue, la médication, la peur de tomber et l'équilibre. Néanmoins, un intérêt particulier est porté sur la démarche, l'un des principaux facteurs de chutes. Ainsi, pour définir le niveau de risque de chute associé à la démarche de l'utilisateur, trois algorithmes sont présentés et évalués. Dans le premier, soit le modèle STAT, certains paramètres de la démarche sont comparés avec leur moyenne statistique respective. Ainsi, plus le pas est différent de la démarche normale de l'utilisateur, plus l'indice de risque augmente. Les deux autres algorithmes, les modèles ANN-RT et ANN-S, utilisent un réseau de neurones pour traiter quatre paramètres de la démarche. La différence entre ces deux modèles réside dans la sélection des paramètres : alors que le modèle ANN-RT utilise des paramètres calculés sur une courte période (dix millisecondes), le modèle ANN-S calcule les paramètres à partir d'une enjambée complète. Par deux évaluations, les trois algorithmes ont démontrés leur capacité à déceler de grands changements dans la démarche ainsi que leur habileté à détecter des variations de la démarche induites par une diminution de l'acuité visuelle. Les résultats préliminaires confirment ainsi l'utilisation des trois algorithmes.Le deuxième volet de ce mémoire s'intéresse à l'avertissement du niveau de risque via des stimuli tactiles sous les pieds, déchargeant ainsi les canaux visuels et auditifs. Plus particulièrement, les travaux sont orientés vers une étude de la perception tactile sous les pieds afin de sélectionner un ensemble de messages tactiles facilement différentiables. Pour ce faire, une carte perceptuelle est d'abord obtenue par une analyse par échelonnement multidimensionnel (Multidimension...

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Section: La Detection Des Dangersunclassified

Évaluation d'un risque de chute selon les paramètres de la démarche et étude d'une méthode de transmission à l'aide de stimuli tactiles /

Gagnon¹

2014

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“…Several general purpose systems based on human motion tracking for rehabilitation exercises have been proposed [4] [5]. These kinds of systems are usually based on wireless body sensors such as accelerometers [6][7] that provide some feedback (normally stored in the body sensor) about patient movements. When the patients perform a rehabilitation exercise a technician has to save this information from the body sensor to personal computer or laptop.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

A Mobile Cloud-supported e-Rehabilitation Platform for Brain-Injured Patients

Ruíz-Zafra¹,

Noguera²,

Benghazi³

et al. 2013

Proceedings of the ICTs for Improving Patients Rehabilitation Research Techniques

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Currently, brain injury rehabilitation programs aid patients to regain their daily living skills. In these programs, each patient has to repeatedly perform a wide range of rehabilitation exercises under the in situ supervision of health professionals, normally, in a medical center or (unusually) at home, during training sessions. This model entails frequent displacements, either of professionals or patients for the sessions to be supervised. A Home-based and mobile e-rehabilitation platform by which patients could be effectively supervised, remotely and asynchronously, during the performance of the prescribed exercises can be an alternative to this model that would reduce number of displacements. Mobile devices and novel computation paradigms such as Cloud Computing can be used to support cooperation and interaction between health professionals, patients and their relatives in order to come up with home-based e-rehabilitation programs for brain-injured patients where medical records about patient performances are easily accessible and stored. This paper describes CloudRehab, a customizable home-based e-rehabilitation platform for brain-injured patients that make use of mobile devices, commercial heart rate sensors, Web and Cloud Computing technologies, which has been validated with several patients.

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“…Inertial sensors (i.e. accelerometer and gyroscopes) and magnetometers have been widely used for human motion tracking [7][8][9]. A real-time human arm motion detector to aid home-based rehabilitation of stroke patients consisting of two tri-axial inertial sensors was shown to be comparable to commercial optical motion capture systems [10][11][12].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Investigating the feasibility of a wireless motion capture system to aid in the rehabilitation of total knee replacement patients

Ayoade

Morton

Baillie

2011

Proceedings of the 5th International ICST Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare

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Currently, patients are discharged to their homes after successful total knee replacement (TKR) surgery with a standard exercise booklet that contains instructions on how to carry out home exercises. This paper investigates the feasibility of building a low cost inertial motion capture system to provide patients with real time visualization of biomechanical data while performing home based rehabilitation exercises. Commercially available motion capture systems suitable for clinical diagnosis or rehabilitation, such asVicon are expensive, require professionals to setup and have complex calibration procedures. The accuracy of our proposed motion capture system is assessed using a Vicon optical motion tracking system. The measurements are compared using a simple total angular displacement analysis.

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A combination of inertial sensors and vibrotactile feedback for balance improvements in therapeutic applications

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