Praktisch Realität vereinfacht die frühe Diagnose von multipler Sklerose und Parkinson-Krankheit

Apr 22, 2020
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Praktisch Realität vereinfacht die frühe Diagnose von multipler Sklerose und Parkinson-Krankheit

Wissenschaftler aus Tomsk Polytechnic University und Siberian State Medical University entwickeln eine frühe Diagnose system für neurodegenerative Erkrankungen. Das system ist gedacht, um Krankheiten wie multiple Sklerose, Parkinson-Krankheit und andere. Das Diagnose-system basiert auf virtual-reality – (VR) – ein Mensch ist eingetaucht in einer virtuellen Umgebung durchzuführen, einige funktionale tests. Forscher variieren die Parameter der virtuellen Umgebung und die Aufzeichnung von änderungen in der person Bewegungen. Die Wissenschaftler gehen zu vervollständigen den technischen Teil des Projektes im Jahr 2017.

Das Diagnose-system für neurodegenerative Erkrankungen ist ein gemeinsames Projekt für Wissenschaftler aus Tomsk Polytechnic University und Siberian State Medical University. Das Projekt umfasst acht Menschen – Wissenschaftler, Postgraduierten und Doktoranden der Universitäten.

Das system, entwickelt von TPU und SSMU Wissenschaftler aus der augmented reality-Brille, einer nicht-Kontakt-sensor-controller und einer mobilen Plattform.

Die Entwickler verwenden, bereits vorhandene Geräte wie Google augmented-Brille und Kinect-sensor-system. Die Diagnose ist wie folgt: eine person setzt die Brille auf und bekommt in der virtuellen Realität, wo die Umgebung ändert sich die Steigung. In dieser Zeit ist der Bewegungs-sensor erkennt änderungen der menschlichen Körperhaltung im 20 Punkte. Eine person ohne Störungen passt sich schnell an VR und hält eine stabile position, die eine person mit Erkrankungen, können sich nicht anpassen und das Gleichgewicht verliert.

Praktisch Realität vereinfacht die frühe Diagnose von multipler Sklerose und Parkinson-Krankheit

„Wir haben die integrierte die vorhandenen Geräte und entwickelt mathematische Modelle für die Analyse der Daten. Wir haben auch ein menschliches Skelett Modell, identifiziert 20 wichtige Punkte, die Kinect überwacht. Diagnose liefert Ergebnisse mit Abweichungen in der 20 Punkte, klärt David Khachaturyan, ein junger Wissenschaftler aus TPU.

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