[論文レビュー] Immersive Virtual Reality and Robotics for Upper Extremity Rehabilitation

Vuthea Chheang, Rakshith Lokesh+8 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2023

Stroke Rehabilitation and RecoveryMedicine被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、上肢リハビリテーションを対象とした没入型VRおよびロボティクスフレームワークを提示する。本フレームワークは、肘関節の動きをモニタリングするためのウェアラブルナノコンポジットスリーブセンサーと、KinArmロボットシステムを統合している。パイロットスタディ（n=16）では、サークルおよびダイヤモンドのタスク間で、動きの正確性および肘関節の抵抗変化に有意差が認められ、高い使いやすさ、低タスク負荷、高い没入感を示し、個別化された在宅療法の可能性を示している。

ABSTRACT

Stroke patients often experience upper limb impairments that restrict their mobility and daily activities. Physical therapy (PT) is the most effective method to improve impairments, but low patient adherence and participation in PT exercises pose significant challenges. To overcome these barriers, a combination of virtual reality (VR) and robotics in PT is promising. However, few systems effectively integrate VR with robotics, especially for upper limb rehabilitation. This work introduces a new virtual rehabilitation solution that combines VR with robotics and a wearable sensor to analyze elbow joint movements. The framework also enhances the capabilities of a traditional robotic device (KinArm) used for motor dysfunction assessment and rehabilitation. A pilot user study (n = 16) was conducted to evaluate the effectiveness and usability of the proposed VR framework. We used a two-way repeated measures experimental design where participants performed two tasks (Circle and Diamond) with two conditions (VR and VR KinArm). We observed no significant differences in the main effect of conditions for task completion time. However, there were significant differences in both the normalized number of mistakes and recorded elbow joint angles (captured as resistance change values from the wearable sleeve sensor) between the Circle and Diamond tasks. Additionally, we report the system usability, task load, and presence in the proposed VR framework. This system demonstrates the potential advantages of an immersive, multi-sensory approach and provides future avenues for research in developing more cost-effective, tailored, and personalized upper limb solutions for home therapy applications.

研究の動機と目的

• 脳卒中後の上肢リハビリテーションへの参加率および遵守率の低さに対処するため。
• 没入型VR、終点ロボティクス（KinArm）、ウェアラブルセンサーを統合した、包括的な上肢評価を可能にする統合システムを開発するため。
• パイロットユーザースタディを通じて、VR-ロボティクスフレームワークの有効性、使いやすさ、タスク負荷、没入感を評価するため。
• マルチセンサーフィードバックとリアルタイムの動き追跡を活用し、よりパーソナライズ可能でコスト効率が良く、在宅で利用可能なリハビリテーションソリューションを実現するため。

提案手法

• 逆運動学を用いて仮想アバターおよびロボット制御を可能にする、2つの到達タスク（サークルおよびダイヤモンド）を備えたVR環境を開発した。
• 抵抗変化を用いて肘関節角度の変化をリアルタイムで捉えるために、ワンサイズフリーのスリーブにウェアラブルで編み込み加工されたナノコンポジットセンサーを統合した。
• VR環境とKinArmロボットデバイスを同期させ、共通の仮想空間内で物理的相互作用と動き追跡を可能にした。
• 2条件（VRオンリーモードおよびVR-KinArmハイブリッドモード）を含む、2方向の繰り返し測定設計を採用し、2つのタスクで評価を実施した。
• 使いやすさ、タスク負荷、没入感を評価するために、標準化されたアンケート（SUS、NASA-TLX、IPQ）を用いた。
• タスク完了時間、正規化されたミス数、ウェアラブルセンサーからの抵抗変化値を含む、客観的性能データを収集した。

Figure 1 . Overview of the therapeutic system for upper extremity rehabilitation using immersive VR and end-point robotics (KinArm): (a) technical setup for study conditions, (b) the VR environment with virtual avatar and virtual robotics with inverse kinematics, (c) the first-person view in VR, and

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 没入型VRと終点ロボティクスの統合が、上肢リハビリテーションタスクにおけるユーザーのパフォーマンスにどのように影響するか？
• RQ2 ウェアラブルスリーブセンサーが、異なるタスクタイプにおける肘関節の動きを、信頼性があり明確に区別できる測定値として提供できるか？
• RQ3 被験者は、提案されたVR-ロボティクスリハビリテーションフレームワークにおいて、使いやすさ、タスク負荷、没入感をどのように評価するか？
• RQ4 センサーおよびパフォーマンスデータに基づいて、システムは曲線的軌道と角ばった軌道といった異なる動きパターンを区別できるか？

主な発見

• VRおよびVR-KinArm条件間でタスク完了時間に有意差は認められず、両条件とも同等の効率性を示した。
• サークルタスクとダイヤモンドタスクの間で、正規化されたミス数およびウェアラブルセンサーからの抵抗変化値に有意差が認められ、タスク形状が動きの正確性および関節への負荷に影響を与えることが示された。
• システムは高い使いやすさ（SUSスコア）と低タスク負荷（NASA-TLX）を示し、条件間に有意差は認められず、両条件とも臨床的利用に適していることが示された。
• 参加者らは、高い現実感の認識と一般的な没入感を報告したが、「経験された現実感」はIPQで最も高いスコアを記録した一方で、「空間的没入感」は最低であった。これは、ロボットの物理的制約が要因であると考えられる。
• ウェアラブルセンサーは、異なる動き軌道に対応する明確な抵抗パターンを正常に捉え、視界外でも肘関節運動の連続的モニタリングを可能にした。
• 16名の参加者のうち9名はVR経験がなかったが、依然として高い没入感と使いやすさを報告しており、初心者ユーザーに対してもアクセス可能であることが示された。

Figure 2 . Technical setup of the VR upper rehabilitation and robotics.