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관절 가동범위 향상을 위한 원격 모션 인식 재활 시스템
A Home-Based Remote Rehabilitation System with Motion Recognition for Joint Range of Motion Improvement 원문보기

한국융합신호처리학회논문지 = Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, v.20 no.3, 2019년, pp.151 - 158  

김경아 (부경대학교 전자공학과) ,  정완영 (부경대학교 전자공학과)

초록

재해로 인한 부상 및 만성 질환 등의 다양한 요인으로 신체적 장애를 가진 환자, 혹은 신체의 노화로 인하여 몸의 움직임의 범위가 제한된 노인과 같은 경우, 치료의 일종으로 병원에서의 재활 프로그램의 참여를 권장 받는 경우가 있다. 그러나 이들은 신체의 거동이 불편하므로 보호자의 동행 없이 재활 프로그램의 참여를 위한 이동이 쉽지 않다. 또한, 병원에서는 각각의 환자 및 노인들에게 재활 운동을 지도해주어야 하는 불편함이 존재한다. 이러한 이유로, 이 논문에서는 모션 인식을 통하여 집에서도 타인의 도움 없이 재활 운동이 가능한 원격 재활 프로그램을 개발하였다. 해당 시스템은 사용자 집의 스테레오 카메라와 컴퓨터를 이용하여 구동할 수 있으며, 모션 인식 기능을 통하여 사용자의 실시간 운동 상태 확인이 가능하다. 사용자가 재활 운동에 참여하는 동안, 시스템은 사용자의 특정 부위의 관절가동범위(Joint ROM; Joint Range of Motion)를 저장하여 신체 기능의 향상도를 확인한다. 이 논문에서는 시스템의 검증을 위하여 총 4명의 실험군이 참여하였으며, 총 3종류의 운동을 각 9회씩 반복한 데이터를 이용하여 각 실험군의 시작 및 마지막 운동의 관절가동범위의 차이를 비교하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Patients with disabilities from various reasons such as disasters, injuries or chronic illness or elderly with limited body motion range due to aging are recommended to participate in rehabilitation programs at hospitals. But typically, it's not as simple for them to commute without help as they hav...

주제어

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제안 방법

  • Our system is designed and evaluates user motions for active ROM only which needs no support for moving the body, thus it supposes that the user exercises actively with no care supporters as the purpose of the system. In the experiment, the ROM assessment is executed from the user exercise sessions by reading and saving the joint angle data simultaneously and is analyzed to show improvement of user body performance with ROM data obtained in previous exercise attempts to be compared.
  • The human motion tracking method is used to capture poses in real-time and to measure the joint range of motion at specific poses to evaluate body performance. The design of the presented system and technical issues are discussed, also the concept of a range of motion(ROM) is explained and the result data from ROM measurement is shown to demonstrate the performance of the system.
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참고문헌 (9)

  1. H. Zhou, H. Hu, "Human motion tracking for rehabilitation-A survey", Biomedical Signal Processing and Control, Volume 3, Issue 1, 2008, pp. 1-18. 

  2. K. Jolly, R. S. Taylor, G. Y.H. Lip, A. Stevens, "Home-based cardiac rehabilitation compared with centre-based rehabilitation and usual care: A systematic review and meta-analysis", International Journal of Cardiology, Volume 111, Issue 3, 2006, pp. 343-351. 

  3. A. Masdar, B. S. K. K. Ibrahim, D. Hanafi, M. Mahadi Abdul Jamil, K. A. A. Rahman, Fengjuan G, Linzhang W, Xuandong L. BovInspector, "Knee joint angle measurement system using gyroscope and flex-sensors for rehabilitation", The 6th 2013 Biomedical Engineering International Conference, 2013. 

  4. E. Jovanov, A. Milenkovic, C. Otto, P. C de Groen, "A wireless body area network of intelligent motion sensors for computer assisted physical rehabilitation", Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 2005. 

  5. A. P. L. Bo, M. Hayashibe, P. Poignet, "Joint angle estimation in rehabilitation with inertial sensors and its integration with Kinect", 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2011. 

  6. https://www.microsoft.com/en-gb/download/details.aspx?id40278 (retrieved on Jul. 3. 2019) 

  7. Y-K Shin, D-G Kang, J-C Lee, "Implementation of Virtual Violin with a Kinect", Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, Vol. 15, no. 3, 2014, pp. 85-90. 

  8. Z. Zhang, "Microsoft Kinect Sensor and Its Effect", IEEE MultiMedia, Volume: 19, Issue 2, 2012, pp. 4-10. 

  9. K. Kim, W-Y Chung, J-J Kim, "A Remote Rehabilitation System using Kinect Stereo Camera", Journal of Sensor Science and Technology, Vol. 25, No. 3, 2016. 

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