Научная работа студентов
ОНИРС СНО Молодежные лаборатории
15 учебная неделя
pk@nstu.ru, +7 (383) 319 59 99 — приёмная комиссия

В НГТУ НЭТИ разрабатывают приложение для реабилитации пациентов с нарушениями опорно-двигательного аппарата

Новости

В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ предложили цифровое решение для первичной реабилитации пациентов с нарушениями опорно-двигательных функций. Разработчики создают цифровую платформу с адаптивными алгоритмами на основе компьютерного зрения и VR, которая, по их оценкам, будет в разы дешевле аналогов.  Работа над приложением ведется на базе молодежной лаборатории нейропсихологических разработок, созданной в рамках программы «Приоритет-2030».

Решение, предлагаемое разработчиками, не требует специализированного оборудования, предполагает гибкую систему подхода для пациентов с разной степенью нарушений и возможность дистанционного контроля.

Как отмечает руководитель проекта, доцент кафедры психологии и педагогики НГТУ НЭТИ кандидат биологических наук Светлана Недовесова, традиционные методы реабилитации требуют дорогостоящего оборудования и стационарного наблюдения. С цифровой платформой не требуется ничего, кроме персонального компьютера с камерой, человек может выполнять упражнения дома. Прогресс регистрируется в виде количества упражнений, которые должен выполнить пациент. Врач может контролировать процесс реабилитации напрямую или опосредованно по отчетам, которые формируются на основе пройденной сессии. Считывается как правильность выполнения упражнений, так и ошибки. Упражнение не зачтется, пока оно не будет выполнено правильно.

«Разработанное решение представляет собой программный комплекс для реабилитации верхних конечностей, включающий три ключевых упражнения: сжатие кисти, подъем руки и складывание полотенца. Эти упражнения подобраны на основе рекомендаций по восстановлению мелкой моторики и координации у пациентов после инсульта или травм. Система использует веб-камеру и алгоритмы компьютерного зрения (MediaPipe) для отслеживания движений в реальном времени, обеспечивая автоматический подсчет повторений и адаптивную обратную связь. Наше решение не требует специализированного оборудования, предполагает гибкую систему подхода для пациентов с разной степенью нарушений и обеспечивает возможность дистанционного контроля. Алгоритмы автоматически адаптируются под каждого пользователя», — рассказала Светлана Недовесова. 

В разработке используется стандартное оборудование (веб-камера, ПК) и открытые библиотеки (OpenCV, MediaPipe), что исключает затраты на специализированное «железо» или лицензии. Это снижает стоимость платформы до уровня обычного ПО, в то время как аналоги требуют инвестиций от сотен тысяч до миллионов рублей. Таким образом, решение становится доступным для использования в малых клиниках и в домашних условиях.

Практическая ценность разработки — минимизация барьеров доступа к реабилитации и возможность масштабирования стандартизированных протоколов в удаленные районы. Целевая группа — пациенты с постинсультными состояниями (потенциал охвата только в Новосибирской области превышает 120 000 случаев в год). 

В настоящее время создан демонстрационный прототип: ПО на базе Python показывает упражнения и фиксирует движения руки человека с помощью камеры, чтобы улучшить качество выполнения упражнений в условиях отсутствия корректировки специалистом. В планах — апробация цифровой платформы на пациентах после инсульта и экспертная оценка приложения специалистами в области медицины.


Размещение информации на странице:
Управление информационной политики  
Наверх
 

Обработка персональных данных

Мы используем сервис веб-аналитики Яндекс Метрика, который использует cookie.

Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Вы можете отказаться от использования cookies, выбрав соответствующие настройки в браузере. Также Вы можете запретить сбор данных с помощью расширения для браузера «Блокировщик Яндекс Метрики». Используя этот сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных.