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Enregistrement W4412399855 · doi:10.2196/63874

A Virtual Reality Force Control Training System on Brain Activation: Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Study

2025· article· en· W4412399855 sur OpenAlexvenueno aff
Luigi Gan, Chien-Ju Lin, Hsiao-Feng Chieh, Kai‐Nan An, Fong‐Chin Su

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional near-infrared spectroscopyPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationVirtual realityPremotor cortexPsychologyPrefrontal cortexNeuroplasticityBrain activity and meditationTask (project management)Activities of daily livingComputer scienceMedicineNeuroscienceHuman–computer interactionCognitionElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aging can bring upon several effects that can hinder one's quality of life. One of the effects is the decline in one's ability to perform activities of daily living, which is caused by the loss of hand function due to aging. To mitigate this, several virtual reality (VR)-based training or rehabilitation systems that use hand tracking were developed. Although these systems are effective, immersive, and can promote motivation, they are mostly limited to providing range of motion exercises. The addition of a force control component to the hand tracking of these systems could make them even more effective at improving or restoring hand function, as the majority of activities of daily living require a degree of force control. Objective: This study aimed to compare the effects of 2 VR input systems: regular hand tracking and the novel VR input system in this study, which incorporate force control to regular hand tracking on the brain activity of younger and older adults. The degree of cortical activity during a training or rehabilitation task is linked to better functional outcomes and improvements of neuroplasticity. Methods: Twelve younger adults (mean age 25.00, SD 4.50 years) and 12 older adults (mean age 73.00, SD 3.6 years) were recruited to play a game specifically developed for this study using 2 VR input systems. Brain activity during gameplay was recorded using functional near-infrared spectroscopy over the following cortical regions: prefrontal cortex (PFC), premotor cortex (PMC), supplementary motor area (SMA), and primary motor cortex (M1). Results: Compared with the regular hand-tracking system, adding a force control component increased average oxygenated hemoglobin (HbO) concentrations and decreased deoxygenated hemoglobin (HbR) concentrations in key brain regions. In young adults, these changes were observed in the right PMC and right M1. In older adults, higher HbO and lower HbR concentrations appeared in the right PFC, bilateral M1, and right SMA (HbR only). The force control component also led to more widespread activity across all ROIs. Conclusions: The novel input system in this study can be used for improving or restoring hand function. The results of this study can be used as a reference for the development of better VR-based training or rehabilitation systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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