このビデオゲームは学生グループによって開発され、人工知能を使って手のジェスチャーを認識し、この部分のリハビリテーションをサポートします。
ホーチミン市工科大学コンピュータサイエンス学部の研究グループ(BKハンドリハビリテーション)は、2022年8月からビデオゲーム用のハンドジェスチャー認識システムの構築を開始しました。グループはシステムを徐々にコンピュータゲームにアップグレードし、手の機能の回復と治療に役立てています。
研究チームのメンバーであるVo Ngoc Sang氏は、BK Hand Rehabのゲームは手首、手、指のリハビリテーションのサポートに重点を置いて開発されていると語った。
このゲームは、コンピューターと Leap Motion Controller センサー デバイスを介して設計および操作されます。最初に、プレイヤーは各ゲームで指示されたとおりに手のジェスチャーを実行する必要があります。センサーは、手の特定のポイントの位置に関する情報を受信して認識することができます。そこから、チームは人工知能 (AI) アルゴリズムを使用して対応する手の形とジェスチャーを生成し、ゲーム内のアクションを作成しました。
このゲームは、ユーザーが柔軟な手の反射神経を養うのに役立ちます。ビデオ:研究チーム
ゲーム システムはレベル別に階層構造で設計されており、各ゲームでプレイヤーは簡単なレベルから難しいレベルまでを体験し、より挑戦的な体験を生み出します。このゲームは、高齢者、障害者、理学療法を受けている手の怪我をした人など、さまざまなユーザーに適しています。ゲームと対話するための手のジェスチャー認識のおかげで、理学療法を受けている患者は練習してリラックスし、快適な気分を作り出すことができます。
通常、手のリハビリテーションを必要とする患者は、簡単な機械的な運動をしたり、看護師や医師のサポートを受けながら運動をします。チームのソリューションはビデオゲームに基づいており、回復のプロセスがより楽しく、退屈でないものになります。
BK ハンドリハビリテーションでは現在 3 つの基本ゲームを提供しています。プレイヤーは、静的なゲーム(形や色の選択)または動的なゲーム(オブジェクトを動かして落ちてくるアイテムをキャッチしたり、障害物を避けるために操作したりする)を通じて練習できます。
ゲームは、アイデア創出、設計、完成、テスト、展開という 5 つのステップのプロセスに従ってチームによって開発されます。各ゲームに選ばれたハンドジェスチャーについては、チームはハーバード大学やスコットランド政府の国民保健サービスなどの評判の高い機関の研究を参考にした。
ゲームで練習するには、ハンドスタンド、コンピューター、Leap Motion Controller センサーが必要です。ユーザーは、ゲームのジャンルに応じて特定のアクションをガイドされ、状況に基づいて、対応するコンテキストと対話するために実行するアクションを決定します。
ユーザーは現実世界でゲームを体験します。写真:研究チーム
一部のユーザーは、この製品を体験し、合理化されたゲーム形式の演習が快適で、インストールと使用が簡単であると評価しました。研究チームは、手のジェスチャーやより難しい動きを認識する際の精度を高めるために、他の方法を研究する予定です。同時に、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、ゲームのグラフィックとメカニズムを改善する必要があります。
准教授ホーチミン市工科大学(VNU-HCM)コンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学部の副学部長でありインストラクターでもあるクアン・タン・トー博士は、BKハンドリハビリテーションは、興味深い回復体験を生み出し、退屈さを減らし、コストを節約し、患者が医療施設まで行く必要がないため、従来の手の治療法に比べて優れたソリューションを提供していると評価しました。
トー准教授は、手のリハビリテーションを支援するためにビデオゲームを使用するという考えは新しいものではなく、これまでの多くの研究でも言及され、実現されてきたが、このプロジェクトには大きな可能性があるとコメントした。しかし、これまでの研究では、ゲームに適さない動きを選択するなど、依然として多くの限界があり、手のジェスチャー認識ステップは期待される精度と速度に達していません。 「BKハンドリハビリテーションは、これまでの研究で遭遇した多くの問題を解決しました」と彼は語った。
また、ユーザーからの実際のフィードバックを通じて、ゲームを患者に合わせて調整する必要があるとも付け加えた。第二に、チームは理学療法の専門家からソリューションの有効性を認めてもらう必要がありました。 「これらは完了させる必要のある点だ」と彼は述べ、必要な研究を実行することを目指して、医療センターや整形外科外傷病院と連携できるようチームを支援するため、コンピュータ科学・工学部と協力中だと付け加えた。
ハンドリハビリテーションプロジェクトは最近、非営利団体SonTa Foundationが主催する2023年コミュニティイニシアチブコンペティションで最優秀賞を受賞しました。
チームメンバーは、恵まれない人々への教育の質の向上に人工知能を適用する部門で最優秀賞を受賞しました。写真: NVCC
ビック・タオ
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