Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

Mục tiêu của bài báo tổng quan này là tóm tắt những phát triển gần đây trong lĩnh vực cảm biến và hệ thống đeo có liên quan đến lĩnh vực phục hồi chức năng. Khối lượng công việc ngày càng tăng tập trung vào việc áp dụng công nghệ đeo để giám sát người cao tuổi và các đối tượng mắc các bệnh mãn tính trong môi trường gia đình và cộng đồng đã biện minh cho sự nhấn mạnh của bài báo tổng quan này là tóm tắt các ứng dụng lâm sàng của công nghệ đeo hiện đang được đánh giá hơn là mô tả sự phát triển của các cảm biến và hệ thống đeo mới. Một mô tả ngắn gọn về các công nghệ hỗ trợ quan trọng (như công nghệ cảm biến, công nghệ truyền thông và các kỹ thuật phân tích dữ liệu) đã cho phép các nhà nghiên cứu triển khai các hệ thống đeo được theo sau bởi một mô tả chi tiết về các lĩnh vực ứng dụng chính của công nghệ đeo. Các ứng dụng được mô tả trong bài báo tổng quan này bao gồm những ứng dụng tập trung vào sức khỏe và sự an toàn, phục hồi tại nhà, đánh giá hiệu quả điều trị và phát hiện sớm các rối loạn. Sự tích hợp giữa cảm biến đeo và cảm biến môi trường được thảo luận trong bối cảnh đạt được giám sát tại nhà đối với người cao tuổi và các đối tượng có điều kiện mãn tính. Công việc trong tương lai cần thiết để tiến tới triển khai lâm sàng các cảm biến và hệ thống đeo được thảo luận.

Fall injuries are responsible for physical dysfunction, significant disability, and loss of independence among elderly. Poor postural control is one of the major risk factors for falling but can be trained in fall prevention programs. These however suffer from low therapy adherence, particularly if prevention is the goal. To provide a fun and motivating training environment for elderly, exercise games, or exergames, have been studied as balance training tools in the past years. The present paper reviews the effects of exergame training programs on postural control of elderly reported so far. Additionally we aim to provide an in-depth discussion of technologies and outcome measures utilized in exergame studies. Thirteen papers were included in the analysis. Most of the reviewed studies reported positive results with respect to improvements in balance ability after a training period, yet few reached significant levels. Outcome measures for quantification of postural control are under continuous dispute and no gold standard is present. Clinical measures used in the studies reviewed are well validated yet only give a global indication of balance ability. Instrumented measures were unable to detect small changes in balance ability as they are mainly based on calculating summary statistics, thereby ignoring the time-varying structure of the signals. Both methods only allow for measuring balance after the exergame intervention program. Current developments in sensor technology allow for accurate registration of movements and rapid analysis of signals. We propose to quantify the time-varying structure of postural control during gameplay using low-cost sensor systems. Continuous monitoring of balance ability leaves the user unaware of the measurements and allows for generating user-specific exergame training programs and feedback, both during one game and in timeframes of weeks or months. This approach is unique and unlocks the as of yet untapped potential of exergames as balance training tools for community dwelling elderly.

The development of miniature sensors that can be unobtrusively attached to the body or can be part of clothing items, such as sensing elements embedded in the fabric of garments, have opened countless possibilities of monitoring patients in the field over extended periods of time. This is of particular relevance to the practice of physical medicine and rehabilitation. Wearable technology addresses a major question in the management of patients undergoing rehabilitation, i.e. have clinical interventions a significant impact on the real life of patients? Wearable technology allows clinicians to gather data where it matters the most to answer this question, i.e. the home and community settings. Direct observations concerning the impact of clinical interventions on mobility, level of independence, and quality of life can be performed by means of wearable systems. Researchers have focused on three main areas of work to develop tools of clinical interest: 1)the design and implementation of sensors that are minimally obtrusive and reliably record movement or physiological signals, 2)the development of systems that unobtrusively gather data from multiple wearable sensors and deliver this information to clinicians in the way that is most appropriate for each application, and 3)the design and implementation of algorithms to extract clinically relevant information from data recorded using wearable technology. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation has devoted a series of articles to this topic with the objective of offering a description of the state of the art in this research field and pointing to emerging applications that are relevant to the clinical practice in physical medicine and rehabilitation.