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CPLAY: Upper limb functional rehabilitation tool for children with developmental coordination disorder or cerebral palsy - 30/07/25

Doi : 10.1016/j.irbm.2025.100907 
Youness El Marhraoui a, f , Stéphane Bouilland b, Marine Deseur b, Mehdi Boukallel c, Sylvain Bouchigny c, Sabrina Panëels c, Margarita Anastassova c, Fréderic Muhla d, Justine Monsaingeon e, Dominique Sauquet e, Léa Thamié e, Moad Doghmi e, Eric Desailly d, Mehdi Ammi f
a LAGA, University of Sorbonne Paris Nord, 99 Av. Jean Baptiste Clément, Villetaneuse, 93430, France 
b Centre Jacques Calvé, Fondation Hopale, 72 Esp. Parmentier, Berck, 62600, France 
c CEA-LIST, 2 Bd Thomas Gobert, Palaiseau, 91120, France 
d Pôle Recherche et Innovation, Fondation Ellen Poidatz, 1 Rue Ellen Poidatz, Saint-Fargeau-Ponthierry, 77310, France 
e DYNSEO, 6 Rue du Dr Finlay, Paris, 75015, France 
f CLI Department, University of Paris 8, 2 Rue de la Liberté, Saint-Denis, 93200, France 

Sous presse. Manuscrit accepté. Disponible en ligne depuis le Wednesday 30 July 2025
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Abstract

CPLAY is a novel serious-game platform combining miniaturized, instrumented building bricks with a tablet interface and AI-driven activity recognition to deliver personalized, gamified upper-limb rehabilitation for children with Developmental Coordination Disorder or Cerebral Palsy. Developed through a co-design process with therapists, engineers, parents and children, two IMU-equipped brick form factors transmit 70 Hz motion data via Bluetooth to a tablet hosting fifteen progressively challenging 3D assembly tasks enriched with rewards and audiovisual feedback. In a clinical feasibility trial, 30 children (mean age 9.1 ± 1.0 years) performed each model twice under supervision; synchronized motion and video data were annotated to train signal-processing routines and deep-learning classifiers. Signal processing detected all 36 movement and fall events (one false positive), while the Transformer model outperformed other approaches, achieving 86.0% multi-class accuracy and 85–96% binary accuracy across activity labels. These results demonstrate CPLAY's ability to objectively detect and classify key rehabilitation movements, paving the way for adaptive, AI-driven therapy, with future work focused on embedding a recommendation engine, scaling trials and refining AI models.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical abstract




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Highlights

A co-design approach ensuring holistic development of a novel rehabilitation tool.
Gamification boosts engagement, attention, and motivation during therapy sessions.
Data from instrumented bricks trains AI to detect rehabilitation events in real time.
Collects cognitive and motor data to enable personalized rehabilitation plans.

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Keywords : Rehabilitation, Wearables, Artificial intelligence, Gamification


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