論文の概要: Designing Personalized Interaction of a Socially Assistive Robot for
Stroke Rehabilitation Therapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06473v1
- Date: Mon, 13 Jul 2020 16:12:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 00:51:36.904716
- Title: Designing Personalized Interaction of a Socially Assistive Robot for
Stroke Rehabilitation Therapy
- Title（参考訳）: ストロークリハビリテーション治療のためのソーシャル支援ロボットの個人化インタラクション設計
- Authors: Min Hun Lee, Daniel P. Siewiorek, Asim Smailagic, Alexandre
Bernardino, and Sergi Berm\'udez i Badia
- Abstract要約: 社会支援ロボットの研究は、神経学的および筋骨格疾患の患者に対する理学療法セッションを増強し、支援する可能性がある。
本稿では,運動の質を予測するために,患者個別の運動の運動特性を動的に選択できる社会支援ロボットのインタラクティブなアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.52563354823711
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The research of a socially assistive robot has a potential to augment and
assist physical therapy sessions for patients with neurological and
musculoskeletal problems (e.g. stroke). During a physical therapy session,
generating personalized feedback is critical to improve patient's engagement.
However, prior work on socially assistive robotics for physical therapy has
mainly utilized pre-defined corrective feedback even if patients have various
physical and functional abilities. This paper presents an interactive approach
of a socially assistive robot that can dynamically select kinematic features of
assessment on individual patient's exercises to predict the quality of motion
and provide patient-specific corrective feedback for personalized interaction
of a robot exercise coach.
- Abstract（参考訳）: 社会支援ロボットの研究は、神経学的および筋骨格疾患(例えば脳卒中)患者の理学療法セッションを増強し、補助する可能性がある。
理学療法のセッションでは、パーソナライズされたフィードバックの生成が患者の関与を改善する上で重要である。
しかし, 理学療法における社会支援ロボティクスの先行研究は, 様々な身体的, 機能的能力を有する患者でも, 事前に定義された矯正フィードバックを主に活用している。
本稿では, 運動の質を予測するために, 個々の運動の運動特性を動的に選択し, ロボット運動コーチの個人的インタラクションに対して, 患者固有の補正フィードバックを提供する, 社会支援型ロボットの対話的アプローチを提案する。
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