論文の概要: Design, Development, and Evaluation of an Interactive Personalized
Social Robot to Monitor and Coach Post-Stroke Rehabilitation Exercises
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07632v1
- Date: Fri, 12 May 2023 17:37:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-15 12:02:56.889089
- Title: Design, Development, and Evaluation of an Interactive Personalized
Social Robot to Monitor and Coach Post-Stroke Rehabilitation Exercises
- Title（参考訳）: 運動後のリハビリテーション運動の監視・指導を行う対話型パーソナル化社会ロボットの設計・開発・評価
- Authors: Min Hun Lee, Daniel P. Siewiorek, Asim Smailagic, Alexandre
Bernardino, Sergi Berm\'udez i Badia
- Abstract要約: パーソナライズされたリハビリテーションのための対話型ソーシャルロボット運動指導システムを開発した。
このシステムは、ニューラルネットワークモデルとルールベースのモデルを統合し、患者のリハビリテーション運動を自動的に監視し、評価する。
我々のシステムは,新たな参加者に適応し,専門家の合意レベルに匹敵する,エクササイズを評価するための平均パフォーマンス0.81を達成できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.37238218842089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Socially assistive robots are increasingly being explored to improve the
engagement of older adults and people with disability in health and
well-being-related exercises. However, even if people have various physical
conditions, most prior work on social robot exercise coaching systems has
utilized generic, predefined feedback. The deployment of these systems still
remains a challenge. In this paper, we present our work of iteratively engaging
therapists and post-stroke survivors to design, develop, and evaluate a social
robot exercise coaching system for personalized rehabilitation. Through
interviews with therapists, we designed how this system interacts with the user
and then developed an interactive social robot exercise coaching system. This
system integrates a neural network model with a rule-based model to
automatically monitor and assess patients' rehabilitation exercises and can be
tuned with individual patient's data to generate real-time, personalized
corrective feedback for improvement. With the dataset of rehabilitation
exercises from 15 post-stroke survivors, we demonstrated our system
significantly improves its performance to assess patients' exercises while
tuning with held-out patient's data. In addition, our real-world evaluation
study showed that our system can adapt to new participants and achieved 0.81
average performance to assess their exercises, which is comparable to the
experts' agreement level. We further discuss the potential benefits and
limitations of our system in practice.
- Abstract（参考訳）: 社会的支援型ロボットは、高齢者や健康や健康関連の運動に障害を持つ人々のエンゲージメントを改善するためにますます研究されている。
しかし, 身体的条件が多様であっても, 社会ロボット運動指導システムにおける先行研究の多くは, 汎用的, 事前定義されたフィードバックを活用している。
これらのシステムの展開は依然として課題である。
本稿では,リハビリテーションのためのソーシャルロボットのエクササイズ・コーチング・システムの設計,開発,評価を行うために,反復的に関与するセラピストとストローク後の生存者の作業について述べる。
セラピストとのインタビューを通じて,このシステムとユーザとのインタラクションをデザインし,対話型ソーシャルロボットエクササイズコーチングシステムを開発した。
このシステムは、ニューラルネットワークモデルとルールベースのモデルを統合し、患者のリハビリテーション運動を自動的に監視し、評価し、個々の患者のデータと調整することで、改善のためのリアルタイムでパーソナライズされた修正フィードバックを生成する。
ストローク後の15例のリハビリテーション・エクササイズのデータセットを用いて,保留患者のデータと調和しながら患者のエクササイズを評価するシステムの性能を著しく向上させた。
さらに,本システムでは,新たな参加者に適応し,専門家の合意レベルに匹敵するエクササイズを評価するための平均パフォーマンス0.81を達成できることを示した。
さらに,システムの潜在的なメリットと限界についても論じる。
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