基于虚拟现实的自闭症谱系障碍干预中的生理反应探究：一项数据驱动调查

Apr, 2024

基于虚拟现实的自闭症谱系障碍干预中的生理反应探究：一项数据驱动调查

Exploring Physiological Responses in Virtual Reality-based Interventions for Autism Spectrum Disorder: A Data-Driven Investigation

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Gianpaolo Alvari, Ersilia Vallefuoco, Melanie Cristofolini, Elio Salvadori, Marco Dianti...

TL;DR使用虚拟现实技术结合生理反馈通过多人在线游戏环境对诊断为自闭症谱系障碍的 34 名个体进行研究，结果显示生理反应与行为结果存在显著相关性，表明生理反馈有潜力增强基于虚拟现实的自闭症干预的效果。通过利用实时数据调整治疗内容，该方法有望提高数字化治疗的功效和参与度。

Abstract

virtual reality (VR) has emerged as a promising tool for enhancing social skills and emotional well-being in individuals with autism spectrum disorder (ASD). Through a technical exploration, this study employs a

virtual reality autism spectrum disorder biosensors physiological feedback digital-based therapies

发现论文，激发创造

辅助型虚拟现实健身房：与真人互动，提升虚拟辅助机器人

研究表明，虚拟现实可以帮助改善通过物理模拟训练的机器人，使其与真实世界的人类进行交互。利用 AVR Gym，可以帮助研究人员改进在四个机器人护理任务中进行的模拟控制，研究人员发现，基于实验结果修改的控制策略实际上表现得更好，而且生物力学模型的改进结果也更好地匹配了真实参与者。

Jul, 2020

基于虚拟现实的注意力训练的压力管理

研究了基于虚拟现实的注意力训练作为应对压力管理工具的适用性，发现虚拟现实的注意力训练能够显著降低压力识别实例的数量。

Dec, 2023

基于虚拟现实的身体追踪促进肌肉骨骼训练

我们设计了一个基于 HoloLens 2 的应用程序，通过自主训练和自动评估来实现老年人和受伤人员的肌肉骨骼训练，我们评估了 HoloLens 2 的运动数据是否足以控制和预测肌肉骨骼训练中的身体动作和关节角度，结果显示 HoloLens 2 的运动数据与上半身运动和下肢关节角度的外部跟踪存在高度相关性。

Aug, 2023

交互式虚拟现实实验室的系统性评述

使用 Virtual Reality 技术来提供交互式学习体验可以帮助学生更有效地学习知识，并增加他们的视角、热情和知识，因此大力扩展 VR 在学习中的应用非常重要。

Mar, 2022

医学领域 AI 增强虚拟现实技术综述

该论文通过引入系统分类法，对 AI 增强的虚拟现实应用于医疗保健领域进行了全面调查，将相关技术和应用细分为三个类别，即可视化增强、与 VR 相关的医学数据处理和 VR 辅助干预，为对这些技术进行更全面的理解和评估提供了一个框架。据我们所知，这是首次对医疗环境中的 AI 增强虚拟现实系统进行系统调查，为未来研究奠定了基础。

Feb, 2024

使用合成的基于视频的数据训练鲁棒的深度生理测量模型

本文提出了在合成生理信号和相应的面部视频中添加真实世界噪声的几种方法，并在三个公开的真实世界数据集上评估了我们的框架，结果显示我们能够将平均 MAE 从 6.9 降低到 2.0。

Nov, 2023

情感模式个性化：促进神经精准健康干预的可行性研究

研究论文探讨了针对自闭症谱系障碍儿童的数字化移动治疗中情绪识别和唤起的挑战，通过模型个性化训练来提高情绪识别模型在数字化健康疗法中的性能。

Sep, 2023

自动驾驶中驾驶员干预行为分析 —— 一种融入 VR 的方法

该研究通过实施虚拟现实和交通微模拟集成的实验环境，并在典型和多样化的交通场景下进行测试，提出了驾驶员介入行为的新视角，从而改善自动驾驶在类似情景下的表现，并为人与自动化系统之间的信任关系研究提供了有价值的综合与沉浸式工具。

Dec, 2023

探索 VR 晕眩的更深入理解：针对 VR 内容的身体症状预测

本文通过评估 VR 病的身体症状水平来解决黑匣子问题，预测和提供 VR 病的主要身体症状的程度，并介绍了一个包括各种帧率，生理信号和主观分数的 360 视频的新的大规模数据集。在 VRSA 基准测试和我们新收集的数据集上，我们的方法表现出不仅可与主观分数实现最高相关性，而且能够更好地理解哪些症状是 VR 病的主要原因。

Apr, 2021

VR-LENS：基于超级学习的 VR 晕动检测和可解释 AI 指导下的部署

本研究提出了一个基于可解释人工智能技术的框架 VR-LENS，用于开发和部署处理虚拟现实引起的眩晕情况检测模型。通过超级学习算法集成，使用 SHapley、Morris、Local Interpretable Model-Agnostic、Partial Dependence Plot 等解释方法识别最具有代表性的特征来重新训练模型，使用整合传感器数据集，我们的模型在分类和回归方面均超过了现有技术。而且，可以将该算法部署在一般 VR 设备上，实现快速检测。

Feb, 2023