А. М. Шәкір

Бұл жұмыс инсульттан кейінгі науқастарды оңалтуға арналған Microsoft Kinect v2 сенсоры мен Unity платформасына негізделген ойындық жүйені әзірлеу және зерттеуге арналған. Зерттеудің өзектілігі үй жағдайында моторлық функцияларды қалпына келтіруге мүмкіндік беретін, сонымен қатар мониторингтің жоғары дәлдігін сақтайтын қолжетімді телереабилитация құралдарын жасау қажеттілігімен байланысты. Мақалада қаңқалық трекинг деректерін өңдеу үшін стохастикалық модельдеу әдістері мен экспоненциалды жылжымалы орташа (EMA) тәсілін қолдану егжей-тегжейлі сипатталады, бұл пациенттің ерікті қозғалыстарын патологиялық «шулардан» (діріл, спастика) тиімді ажыратуға мүмкіндік береді. Терапияның негізгі құралы ретінде когнитивтік тежелу мен моторлық координацияны бір уақытта жаттықтыруға арналған қосарланған тапсырма (dual-task training) модулін біріктіретін «Ball Catch» ойын механикасы ұсынылады. Жүйенің негізгі инновациясы - орындалу табыстылығына (SuccessRate) сүйене отырып, жаттығу параметрлерін (объектілердің жылдамдығы мен өлшемін) нақты уақыт режимінде реттейтін және шамадан тыс шаршаудың алдын алатын адаптивті қиындық алгоритмі. Екі пациентке 10 күн бойы жүргізілген пилоттық тестілеу нәтижелері оң динамиканы көрсетті. Буындардағы қозғалыс амплитудасының (ROM) 37-53% артуы және қозғалыс симметриясы индексінің 1,2-1,3° жақсаруы. Алынған деректер жанаспайтын сенсорларды алгоритмдік сүзгілеумен үйлестіру прогресті клиникалық стандарттарға шамалас дәлдікпен бағалауға мүмкіндік беретінін және науқастардың бетпе-бет әрі қашықтан емдеу үдерісіне тартылуын арттыратынын дәлелдейді.