Feasibility of Low-Cost Virtual Reality Motor Amplification for Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Virtual reality (VR) shows promise for supporting stroke rehabilitation and motor recovery. One design feature is motor amplification, a reinforcement-based approach with early evidence for reducing learned non-use among stroke survivors. However, its clinical use remains limited, with little understanding of its technical feasibility and user experience. To inform the ongoing development of VR rehabilitation systems, we assessed the technical feasibility and tolerability of automated, controller-free motor amplification in healthy young adults. Design Here we outline the initial development of the REVIVE system, a VR stroke rehabilitation system operating on the standalone Meta Quest line of Head Mounted Displays which are wireless, low cost, and require no external hardware. Hand tracking, voice recognition and an automated motor amplification algorithm enable accessible engagement for users. An animated coach in the virtual environment guides users through gamified exercises which simulate activities of daily living and functional movements. We tested the system with 60 healthy young adults, with a primary goal of validating the feasibility of the controller-free amplification feature on a low-cost headset. Findings Users reported minimal visually induced motion sickness even when experiencing the visuomotor perturbation generated by amplification, and more positive attitudes toward VR technology after the experience. Additionally, we provide a young healthy reference dataset for several REVIVE tasks to serve as a healthy baseline for future research with clinical populations. Value Our findings suggest that the addition of motor amplification to a consumer-grade system is technically feasible, has good user acceptance, and demonstrates short-term tolerability.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».