Determining the Accuracy of Oculus Touch Controllers for Motor Rehabilitation Applications Using Quantifiable Upper Limb Kinematics: Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: As commercial motion tracking technology becomes more readily available, it is necessary to evaluate the accuracy of these systems before using them for biomechanical and motor rehabilitation applications. Objective: This study aimed to evaluate the relative position accuracy of the Oculus Touch controllers in a 2.4 x 2.4 m play-space. Methods: Static data samples (n=180) were acquired from the Oculus Touch controllers at step sizes ranging from 5 to 500 mm along 16 different points on the play-space floor with graph paper in the x (width), y (height), and z (depth) directions. The data were compared with reference values using measurements from digital calipers, accurate to 0.01 mm; physical blocks, for which heights were confirmed with digital calipers; and for larger step sizes (300 and 500 mm), a ruler with hatch marks to millimeter units. Results: It was found that the maximum position accuracy error of the system was 3.5 ± 2.5 mm at the largest step size of 500 mm along the z-axis. When normalized to step size, the largest error found was 12.7 ± 9.9% at the smallest step size in the y-axis at 6.23 mm. When the step size was <10 mm in any direction, the relative position accuracy increased considerably to above 2% (approximately 2 mm at maximum). An average noise value of 0.036 mm was determined. A comparison of these values to cited visual, goniometric, and proprioceptive resolutions concludes that this system is viable for tracking upper-limb movements for biomechanical and rehabilitation applications. The accuracy of the system was also compared with accuracy values from previous studies using other commercially available devices and a multicamera, marker-based professional motion tracking system. Conclusions: The study found that the linear position accuracy of the Oculus Touch controllers was within an agreeable range for measuring human kinematics in rehabilitative upper-limb exercise protocols. Further testing is required to ascertain acceptable repeatability in multiple sessions and rotational accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».