60、老年人VR体验中的压力检测与认知训练:创新解决方案

老年人VR体验中的压力检测与认知训练:创新解决方案

在当今科技飞速发展的时代,虚拟现实(VR)技术正逐渐在医疗保健领域展现出巨大的潜力。特别是在老年人护理和神经康复方面,VR技术为解决传统康复方法的诸多难题提供了新的途径。本文将深入探讨两个与VR技术相关的重要应用:一是用于检测老年人在360°VR沉浸式体验中压力的工具和模块;二是为患有神经系统疾病的老年人开发的家庭神经认知康复VR平台。

1. VR4AGE工具:实时监测老年人VR体验

为了深入了解老年人在VR体验中的反应,研究人员开发了VR4AGE工具。该工具能够实时显示患者在VR头显中正在观看的视频以及他们的注视点。它基于Unity开发,并与HP Reverb G2 Omicept头显提供的心理生理信号和认知负荷监测工具相结合。在演示中,选择了一个由河边木栈道和瀑布组成的自然环境360°视频。这个初步的原型已经在老年精神病学研讨会和相关工作坊中展示,并引起了医疗专业人员的兴趣。

未来版本的工具计划开发一个集成的网页视图,用于显示带有眼动追踪的沉浸式视频以及认知负荷和压力等指标。此外,该网页应用还将允许存储用户的个人资料、签署的同意书以及之前的会话历史记录,并会添加更多的360°视频。

2. VR4AGE压力检测模块:通过眼动追踪分析检测压力

压力检测模块的目标是通过眼动追踪数据分析来检测压力。研究表明,仅眼动追踪数据就可能足以获得与结合心率和心率变异性数据相似的准确性。该模块的工作流程包括以下关键步骤:
- 数据过滤 :首先过滤出眼动追踪样本有效的数据行,确保分析基于高质量的数据,准确反映参与者的注视行为。
-

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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