EVA: EVAluating at-home rehabilitation exercises using augmented reality and low-cost sensors

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Título: EVA: EVAluating at-home rehabilitation exercises using augmented reality and low-cost sensors
Autor/es: Escalona, Félix | Martinez-Martin, Ester | Cruz, Edmanuel | Cazorla, Miguel | Gomez-Donoso, Francisco
Grupo/s de investigación o GITE: Robótica y Visión Tridimensional (RoViT)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática
Palabras clave: Rehabilitation exercises | Deep learning | Augmented reality | Human-computer interaction | 3D visualization | Low-cost sensors
Área/s de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Fecha de publicación: dic-2020
Editor: Springer Nature
Cita bibliográfica: Virtual Reality. 2020, 24: 567-581. https://doi.org/10.1007/s10055-019-00419-4
Resumen: Over one billion people in the world live with some form of disability. This is incessantly increasing due to aging population and chronic diseases. Among the emerging social needs, rehabilitation services are the most required. However, they are scarce and expensive what considerably limits access to them. In this paper, we propose EVA, an augmented reality platform to engage and supervise rehabilitation sessions at home using low-cost sensors. It also stores the user’s statistics and allows therapists to tailor the exercise programs according to their performance. This system has been evaluated in both qualitative and quantitative ways obtaining very promising results.
Patrocinador/es: This work has been supported by the Spanish Government TIN2016-76515R Grant, supported with Feder funds. Edmanuel Cruz is funded by a Panamenian grant for Ph.D. studies IFARHU and SENACYT 270-2016-207. This work has also been supported by a Spanish grant for PhD studies ACIF/2017/243 and FPU16/00887. Thanks also to Nvidia for the generous donation of a Titan Xp and a Quadro P6000.
URI: http://hdl.handle.net/10045/109772
ISSN: 1359-4338 (Print) | 1434-9957 (Online)
DOI: 10.1007/s10055-019-00419-4
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2019
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.1007/s10055-019-00419-4
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