Viewing medium affects arm motor performance in 3D virtual environments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 2D and 3D virtual reality platforms are used for designing individualized training environments for post-stroke rehabilitation. Virtual environments (VEs) are viewed using media like head mounted displays (HMDs) and large screen projection systems (SPS) which can influence the quality of perception of the environment. We estimated if there were differences in arm pointing kinematics when subjects with and without stroke viewed a 3D VE through two different media: HMD and SPS. METHODS: Two groups of subjects participated (healthy control, n=10, aged 53.6 ± 17.2 yrs; stroke, n=20, 66.2 ± 11.3 yrs). Arm motor impairment and spasticity were assessed in the stroke group which was divided into mild (n=10) and moderate-to-severe (n=10) sub-groups based on Fugl-Meyer Scores. Subjects pointed (8 times each) to 6 randomly presented targets located at two heights in the ipsilateral, middle and contralateral arm workspaces. Movements were repeated in the same VE viewed using HMD (Kaiser XL50) and SPS. Movement kinematics were recorded using an Optotrak system (Certus, 6 markers, 100 Hz). Upper limb motor performance (precision, velocity, trajectory straightness) and movement pattern (elbow, shoulder ranges and trunk displacement) outcomes were analyzed using repeated measures ANOVAs. RESULTS: For all groups, there were no differences in endpoint trajectory straightness, shoulder flexion and shoulder horizontal adduction ranges and sagittal trunk displacement between the two media. All subjects, however, made larger errors in the vertical direction using HMD compared to SPS. Healthy subjects also made larger errors in the sagittal direction, slower movements overall and used less range of elbow extension for the lower central target using HMD compared to SPS. The mild and moderate-to-severe sub-groups made larger RMS errors with HMD. The only advantage of using the HMD was that movements were 22% faster in the moderate-to-severe stroke sub-group compared to the SPS. CONCLUSIONS: Despite the similarity in majority of the movement kinematics, differences in movement speed and larger errors were observed for movements using the HMD. Use of the SPS may be a more comfortable and effective option to view VEs for upper limb rehabilitation post-stroke. This has implications for the use of VR applications to enhance upper limb recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».