Koncepció
A központi idegrendszer károsodása (pl. stroke) által érintett végtagfunkciójú betegeknél a rehabilitáció elosegítése érdekében célorientált és feladatspecifikus gyakorlatok ismétlésére van szükség.
Az ismétlésen alapuló rehabilitációs folyamat azonban könnyen a betegek motiváltságának rovására megy, és nehéz az optimális nehézségi szint fenntartása, valamint a neuroplaszticitás stimulálása.
A RAPAEL okos rehabilitációs megoldás „Tanulás-ütemezési algoritmust” alkalmaz a játékélményt adó gyakorlatokhoz, hogy a betegek motivációja fennmaradjon, és a feladatok fokozatosan nehezedő kihívást jelentsenek.
A terapeutának így már nem kell a betegek motiválása érdekében manuálisan beállítania a feladatok nehézségét.
A gyakorlatok objektív kiértékelése és az előrehaladás felhasználóbarát visszajelzése hatékony és eredményes rehabilitációt tesz lehetővé.
Tanulás-ütemezési algoritmus
A HATÉKONY MOTOROS TANULÁS és a folyamatos kihívás érdekében
A Tanulás-ütemezési algoritmus több funkcionális feladat megtanulását segíti elő azáltal, hogy optimális feladatot javasol, megfelelő nehézségi szinten. Az algoritmus a betegekkel kapcsolatos információk, például a gyakorlás előmenetele, orvosi előírás, személyes érdeklődés, a motoros funkciók pontszámai, stb. alapján végzett számításokkal választja ki, hogy melyik játékot és milyen nehézségi szinten kínálja fel.
A RAPAEL megoldásban a feladatok nehézségi szintjének beállítására szolgáló újszerű felhasználói felület/felhasználói élmény (UI/UX) segítségével a betegek valós időben megtapasztalhatják, hogyan lesz a feladat egyre nehezebb.
Hajlításérzékelő technológia
A hajlításérzékelő egy változtatható ellenállás, amely a hajlítás során változik. Az érzékelő egy számítógépes rendszerrel áll összeköttetésben, amely képes az egyes ujjmozgások pontos kiszámítására. Egyetlen hüvelyknyi mozgás több mint 200 000 adatpontot hozhat létre.
9 tengelyű mozgás és helyzetérzékelő
– 3 gyorsulási csatorna
– 3 szögsebesség csatorna
– 3 mágneses mező csatorna