In diesem Kapitel werden zunächst Gesundheitsstatistiken für die Türkei vorgestellt und herkömmliche Rehabilitationstherapien beschrieben, die zur Rehabilitation von Schlaganfallpatienten eingesetzt werden. Anschließend stellen wir die bestehenden Neurorehabilitations-Roboterzentren vor, die Patienten in der Türkei behandeln, und geben Informationen über die in diesen Zentren verwendeten Roboter für die oberen und unteren Extremitäten. Wir werden die Vorteile und Mängel dieser Roboter und die technologischen Fortschritte in der Neurorehabilitation diskutieren. Anschließend werden wir die Prototypen von Robotern für die oberen und unteren Extremitäten beschreiben, die noch nicht in der Klinik eingesetzt werden, sondern noch an den Universitäten für die Behandlung von Patienten in der Türkei entwickelt werden. Als Nächstes werden wir die Hindernisse für eine effektive Rehabilitationsrobotik erörtern und einen Überblick über die politischen, rechtlichen und ethischen Aspekte der Rehabilitationsrobotik in der Türkei geben. Schließlich werden wir bewerten, wie sich die Rehabilitation während der COVID-19-Pandemie verändert hat oder noch verändert, ob der Bedarf an Rehabilitationsrobotern zunehmen wird, und unsere Meinungen über die Zukunft der Neurorehabilitation und darüber, was weiter für den Einsatz von Rehabilitationsrobotern getan werden kann.

Serious Games haben sich als vielversprechende Hilfsmittel für die Physiotherapie erwiesen. Sie bieten eine ansprechende Möglichkeit, Patienten zu motivieren und körperliche Funktionen zu verbessern. Stress, eine häufige physiologische Reaktion, kann die Leistung der Patienten beeinträchtigen und die Erholung in der Physiotherapie behindern. Es gibt jedoch nur wenige Untersuchungen zur Stresserkennung bei Kindern während physiotherapeutischer Serious Games. In dieser Studie wird eine auf tiefem und maschinellem Lernen basierende Methode zur Stresserkennung aus Gesichtsbildern von Kindern vorgeschlagen. Zu den Beiträgen gehören die Verwendung eines neuartigen Datensatzes, der Videos von 25 Kindern umfasst, darunter auch Kinder mit bestimmten Erkrankungen, und die Erforschung der Verwendung von Gesichtsbildern von Erwachsenen zur Datenerweiterung. Die vorgeschlagene Methode verwendet eine modifizierte Deep-Network-Architektur, VGG-Face, zur Erkennung von Gesichtsemotionen und nutzt drei maschinelle Lernmodelle zur Stresserkennung. Diese Studie stellt den ersten Versuch dar, Stress in Gesichtsbildern von Kindern während der Physiotherapie mit Serious Games zu erkennen. Die Ergebnisse haben das Potenzial, die Ergebnisse der Patienten zu optimieren und zur Überwachung der Patienten während der Therapie zu Hause beizutragen.

In dieser Studie wird ein neuer Datensatz AKTIVES vorgestellt, um die Methoden zur Stresserkennung und Spielreaktion anhand physiologischer Signale zu bewerten. Wir haben Daten von 25 Kindern mit geburtshilflicher Brachialplexusverletzung, Legasthenie und geistiger Behinderung sowie von normal entwickelten Kindern während einer Spieltherapie gesammelt. Zur Aufzeichnung physiologischer Daten (Blutvolumenpuls (BVP), elektrodermale Aktivität (EDA) und Hauttemperatur (ST)) wurde ein Armband verwendet. Außerdem wurde der Gesichtsausdruck der Kinder aufgezeichnet. Drei Experten sahen sich die Videos der Kinder an, und die physiologischen Daten wurden entsprechend den Videos mit „Stress/Nichtstress“ und „Reaktion/Nichtreaktion“ gekennzeichnet. Die technische Validierung ergab, dass die Signale von hoher Qualität waren und die Experten übereinstimmten.
In dieser Studie wurden die Serious Games Becure CatchAPet und Becure LeapBall verwendet. Im Becure CatchAPet-Spiel versucht das Kind zunächst, das Kaninchen auf dem Bildschirm des Spielplatzes mit seiner Hand in der virtuellen Umgebung zu berühren. Für jeden Kontakt mit dem Kaninchen erhält das Kind Punkte, für jedes verfehlte Kaninchen verliert es Punkte. Das Kind nutzt während des Spiels die Beuge- und Streckbewegung seines Handgelenks. Die Winkel der Handgelenke werden von den Physiotherapeuten festgelegt, damit jedes Kind ein Kaninchen mit dem richtigen Bewegungsumfang berühren kann. Beim Becure LeapBall-Spiel versucht das Kind, den Ball auf dem Bildschirm in gleichfarbige Eimer zu werfen. Das Kind versucht, den Ball mit Greifbewegungen zu halten und loszulassen. Das Kind lenkt den Ball in der virtuellen Umgebung, und wenn es ihn in den richtigen Eimer wirft, erhält es Punkte. Wenn das Kind den Ball in den falschen Korb wirft, erhöht sich die Fehlerquote. Am Ende jedes Spiels werden auf dem Becure E-Therapy-Webportal verschiedene Maßnahmen aufgezeichnet.

Technologie- und spielbasierte Rehabilitationssysteme wie Exergames können mit aufgabenspezifischen Übungen für die oberen Extremitäten zur Entwicklung sowohl der motorischen als auch der kognitiven Funktionen beitragen, indem sie unterhaltsame und herausfordernde Aufgaben bereitstellen, die es den Teilnehmern ermöglichen, sich zu rehabilitieren, ohne sich dessen bewusst zu sein. Der Leap Motion Controller (LMC) kann für Handübungen verwendet werden und bietet die Vorteile, dass er billig ist, keine Sensoren benötigt, tragbar, sicher und inspirierend ist. Die auf dem LMC basierende Exergame-Therapie (LMCBET) wird vor allem in der pädiatrischen Rehabilitation häufig eingesetzt, um die Feinmotorik der Hand zu bewerten. Obwohl das LMCBET in früheren Studien für eine bestimmte Krankheitsgruppe angewandt wurde, gibt es unseres Wissens nach keine Studie, die sich auf die virtuelle Realität und die kognitive Funktion bei gesunden älteren Erwachsenen konzentriert. Diese Studie soll eine Pionierstudie sein. Ziel dieser Studie war es, die Wirksamkeit von SE und LMCBET in Bezug auf die Handfunktion, die kognitive Funktion und die Lebensqualität bei älteren Erwachsenen zu bewerten.

Ziel der vorliegenden Studie war die Validierung des von unserem Team entwickelten Fizyosoft HandROM-Systems auf der Grundlage des Leap Motion Controllers (LMC) zur Bewertung des Bewegungsumfangs (ROM) von Fingern, Handgelenk und Unterarm in einem neuen klinischen Umfeld. Fünfunddreißig gesunde Personen nahmen an der Studie teil (alle Rechtshänder, 20-30 Jahre alt). Das LMC-basierte Fizyosoft HandROM System ist eine lizenzierte Software zur ROM-Messung, die von unserem Team entwickelt wurde. Pronation/Supination, Flexion/Extension des Handgelenks, ulnare/radiale Abweichung und metacarpophale (MCP) Flexion/Extension aller Finger wurden sowohl mit dem Fizyosoft HandROM System als auch mit einem Universalgoniometer gemessen. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie zeigen, dass das LMC-basierte Fizyosoft HandROM-System Veränderungen in der aktiven Bewegung des Daumens, des Handgelenks und des Unterarms empfindlich verfolgen kann. Es ist eine brauchbare Alternative für die Beurteilung der Bewegungsabläufe von Unterarm, Handgelenk und Daumen bei der Nachsorge von Patienten.

Ziel dieser Studie war es, die Körperhaltung und Haltungskontrolle von Kindern mit geistiger Behinderung und Legasthenie im Vergleich zu Kindern mit normaler Entwicklung mit Hilfe von technologiebasierten Tests zu untersuchen.

Ziel dieser Studie ist es, die Auswirkungen von Übungen zur propriozeptiven neuromuskulären Erleichterung (PNF) und der Virtual-Reality-Therapie (VR) zu vergleichen, um festzustellen, welche Behandlung die größte Aktivierung der Schultermuskulatur in einer gesunden Population bewirkt. Die VR-Übung wurde mit dem U-Ball-Spiel durchgeführt, das ein D2-PNF-Muster über eine X-Box (BeCure-Software-System) genau nachahmt.

Ziel dieser Studie ist es, Gleichgewichtsstörungen im Frühstadium der MS-Erkrankung zu untersuchen, ihre demografischen und klinischen Zusammenhänge zu erforschen und eine angemessene Behandlung in der Frühphase zu ermöglichen. Die Bewertung des Gleichgewichts wurde mit dem „Becure Balance System“ durchgeführt.

Ziel dieser Studie war es, das statische Gleichgewicht von Universitätsstudenten mit und ohne Smartphone-Sucht zu vergleichen. Das statische Gleichgewicht wurde mit dem „Becure BalanceSystem“ bewertet.