Improving User Performance in Haptics-Based Rehabilitation Exercises by Colocation of User's Visual and Motor Axes via a Three-Dimensional Augmented-Reality Display
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Serious games are recently becoming a common sight in rehabilitation settings to provide motivation for patients undergoing therapy to regain upper limb function after disability. These are often presented using a two-dimensional (2-D) monitor to the patient who uses a robotic device (haptic user interface) as the game controller. In this letter, we develop a 3-D spatial augmented reality (AR) display to colocate visual and haptic feedback to the user in three rehabilitative games. The same games are also displayed in a 2-D nonimmersive virtual reality (VR) and are compared against their AR counterpart in terms of user task performance to evaluate the benefit of the 3-D AR system. To simulate a rehabilitation scenario, able-bodied participants are put under cognitive load (CL) for simulating disability-induced cognitive deficiencies when performing the tasks. A within-subjects analysis of ten participants was carried out for the rehabilitative games. The results show that AR leads to the best user performance with or without cognitive loading. This result is most evident in dynamic exercises where the participants are required to have quick reaction times and fast movement. Furthermore, even while AR had a significant difference over VR, one of the tasks showed that the performance in AR between non-CL and CL cases was similar, thereby showing how AR can alleviate the negative effects of CL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 découle