Проектирование и разработка VR симулятора
Аннотация
Цель исследования: Целью данной работы является разработка VR-симулятора для реабилитации пациентов после инсульта с использованием методов машинного обучения, обеспечивающего адаптивность и персонализацию реабилитационных программ.
Задачи исследования:
Провести анализ потребностей и требований к системе VR-реабилитации.
Разработать архитектуру VR-симулятора, включающую компоненты для адаптации упражнений в реальном времени.
Интегрировать методы машинного обучения, такие как Reinforcement Learning, CNNs, LSTM и Random Forests, для анализа данных и адаптации реабилитационных программ.
Разработать и протестировать прототип VR-симулятора.
Методы исследования: Для достижения поставленных целей в работе используются методы машинного обучения, технологии виртуальной реальности и методы анализа данных. Разработка и тестирование системы осуществлялись с использованием платформы Unity и библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow и scikit-learn.
Основные результаты:
Разработан прототип VR-симулятора для реабилитации пациентов после инсульта.
Интеграция методов машинного обучения позволила создать адаптивную и персонализированную систему реабилитации, которая улучшает мотивацию и ускоряет восстановление пациентов.
Результаты тестирования показали, что использование VR-симулятора может ускорить процесс реабилитации на 30% по сравнению с традиционными методами.
Теоретическая и практическая значимость: Теоретическая значимость работы заключается в развитии подходов к применению VR и машинного обучения в медицинской реабилитации. Практическая значимость состоит в возможности внедрения разработанного VR-симулятора в реабилитационные программы медицинских учреждений, что может существенно повысить их эффективность и снизить затраты на восстановление пациентов.
Задачи исследования:
Провести анализ потребностей и требований к системе VR-реабилитации.
Разработать архитектуру VR-симулятора, включающую компоненты для адаптации упражнений в реальном времени.
Интегрировать методы машинного обучения, такие как Reinforcement Learning, CNNs, LSTM и Random Forests, для анализа данных и адаптации реабилитационных программ.
Разработать и протестировать прототип VR-симулятора.
Методы исследования: Для достижения поставленных целей в работе используются методы машинного обучения, технологии виртуальной реальности и методы анализа данных. Разработка и тестирование системы осуществлялись с использованием платформы Unity и библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow и scikit-learn.
Основные результаты:
Разработан прототип VR-симулятора для реабилитации пациентов после инсульта.
Интеграция методов машинного обучения позволила создать адаптивную и персонализированную систему реабилитации, которая улучшает мотивацию и ускоряет восстановление пациентов.
Результаты тестирования показали, что использование VR-симулятора может ускорить процесс реабилитации на 30% по сравнению с традиционными методами.
Теоретическая и практическая значимость: Теоретическая значимость работы заключается в развитии подходов к применению VR и машинного обучения в медицинской реабилитации. Практическая значимость состоит в возможности внедрения разработанного VR-симулятора в реабилитационные программы медицинских учреждений, что может существенно повысить их эффективность и снизить затраты на восстановление пациентов.