REZULTATE

Etapa 1 – Construire și evaluare prototip TRL 5 (2025)

Această secțiune prezintă principalele rezultate pentru activitățile care au avut loc în cadrul Etapei 1 – Construire și evaluare prototip TRL 5 a proiectului TraViMo.

Rezultate obținute:

(1) Raport al stadiului actual de dezvoltare al tehnologiilor relevante

În cadrul Etapei 1, luând în considerare progresele rapide în tehnologie, au fost realizate următoarele studii:

• Studiu detaliat al stadiului actual al evaluării imageriei motorii pe baza EEG
• Studiu detaliat al echipamentelor hardware pentru EEG
• Studiu detaliat al resurselor OpenVibe existente relevante pentru proiect
• Studiu detaliat al stadiului actual al VR pentru relaxare și antrenarea concentrării

(2) Documentul Cerințelor Utilizator (URD)

URD a fost elaborat plecând de la cerințele detaliate exprimate de toți membrii consorțiului, ținând cont de viziunea stabilită în propunerea de proiect, și de rezultatele studiilor efectuate.

URD a detaliat cerințele și specificațiile pentru:

• noile capabilități ale platformei web
  • extinderea gestionării activităților
  • extinderea gestionării dispozitivelor vr
  • extinderea gestionării sesiunilor
  • extinderea gestionării conturilor de utilizator
• îmbunătățirile sistemului BCI
• noile capabilități ale sistemului VR
  • adaptarea exercițiului prin joc cu numele „racheta”
  • actualizarea sistemului pentru dispozitive „meta quest 3”
  • crearea unui sistem de gestionare a datelor în mai multe limbi
  • unificarea versiunilor de aplicație VR
  • îmbunătățirile vizuale
• noile exerciții prin joc utilizate cu sistemul de recuperare neuromotorie în fază timpurie
  • exercițiul prin joc cu numele „hrănirea animalelor”
  • exercițiul prin joc cu numele „literele”
  • exercițiul prin joc cu numele „săritul peste obstacole”
• mediile de relaxare și concentrare
  • mediile “nature”
    • mediul “birds”
    • mediul “plants”
  • mediul “urmărirea mingii”
  • mediul “WateRo”

(3) Achizitie date antrenare IA

În cadrul acestei activități au fost stabilite procedura și infrastructura pentru achiziția deferitelor tipuri de date necesare pentru antrenarea IA precum și achiziția efectivă a datelor de tip EEG.

Procedura și infrastructura de achiziție date de antrenare IA

• procedura de achiziție EEG: Protocolul reprezintă un ciclu repetitiv de 40 de trialuri (sesiune completă), fiecare trial având pași standardizați, sincronizați temporal. Scopul este obținerea de segmente EEG etichetate (fundal/atenție, imagerie motorie stânga, imagerie motorie dreapta), necesare pentru antrenarea modelelor IA

• procedura de stimulare FES (Functional Electrical Stimulation): Sistemul propus include patru componente esențiale care interacționeaz㢠între ele pentru a realiza stimularea electrica funcționala˘. Au fost dezvoltate doua pluginuri pe platforma OpenViBE care sa permită controlul dispozitivului de stimulare

• stimulare proprioceptivă: Numeroase cercetări recente susțin integrarea feedback-ului proprioceptiv în protocoalele de reabilitare, subliniind efectele benefice ale vibrației musculare focale (FMV) asupra coordonării membrelor superioare și a funcționalității generale. Aceste efecte devin și mai evidente atunci când stimularea este integrată în sisteme complexe de reabilitare, care includ realitate virtuală (VR), interfețe creier-calculator (BCI) și feedback haptic. În consecință, s-a urmărit integrarea unui dispozitiv de stimulare proprioceptivă în sistemul TraViMo

Achiziție de date EEG pentru antrenarea modelelor de IA

• cohorta de subiecți și caracterizarea setului de date: a fost realizat un studiu ce s-a bazat pe analiza unui set de date extins și complex, provenit de la o cohortă de 19 pacienți care au suferit un accident vascular cerebral; în total, au fost colectate și validate peste 450 de sesiuni de înregistrare cumulate de la cei 19 subiecți. Analiza distribuției sesiunilor per pacient relevă o variație semnificativă, care reflectă realitatea aderenței la tratament în mediul clinic; setul de date a inclus o varietate de profiluri neurofiziologice, de la pacienți cu o capacitate prezervată de a genera ritmuri senzoriomotorii clare (subiecți cu „BCI literacy” ridicat), până la pacienți cu semnale atenuate sau distorsionate, permițând o evaluare cuprinzătoare a performanței sistemului propus.
• infrastructura hardware și configurația electrozilor: achiziția semnalelor bioelectrice a fost realizată utilizând platforma BCI2000, un sistem de referință în cercetarea BCI datorită flexibilității și fiabilității sale în sincronizarea stimulilor cu achiziția de date. Sistemul a fost echipat cu o cască EEG de înaltă densitate, având 64 de canale active. Utilizarea electrozilor umezi (wet electrodes) a fost preferată în detrimentul celor uscați pentru a asigura o impedanță optimă la interfața scalp-electrod și pentru a maximiza raportul semnal-zgomot, aspect critic în detectarea potențialelor slabe asociate imaginării motorii.
• protocolul experimental și paradigma sarcinii: protocolul experimental a fost conceput pentru a maximiza claritatea răspunsului neurofiziologic, minimizând în același timp artefactele cognitive și oboseala pacientului. Paradigma utilizată este una clasică de „Imaginare Motorie a Mâinii Stângi versus Mâinii Drepte” (Left Hand vs. Right Hand Motor Imagery), o sarcină binară care exploatează lateralizarea contralaterală a desincronizării ritmului Mu.
• provocarea calibrării și abordarea propusă: metodologia experimentală a fost riguros proiectată pentru a genera un set de date de înaltă calitate, relevant clinic, care să permită o investigație profundă a capacităților actuale ale algoritmilor de inteligență artificială în decodarea intenției motorii umane.

(4) Raport si module BCI AI integrate

Raportul tehnic corespunzător acestei activități este organizată logic în trei capitole majore, fiecare tratând o dimensiune esențială a sistemului TraViMo, de la implementarea codului sursă, la antrenarea rețelelor neuronale și validarea clinică.

Dezvoltarea modulului BCI nou și independent

Prima parte detaliază efortul de inginerie software depus pentru a crea o componentă BCI autonomă. S-a pornit de la analiza critică a limitărilor versiunilor anterioare, care depindeau de ecosisteme software externe greoaie.

• Arhitectură Duală: raportul descrie investigarea paralelă a două rute de implementare: o variantă de înaltă performanță scrisă în C++ (integrând nucleul OpenViBE pentru gestionarea directă a memoriei și a firelor de execuție) și o variantă flexibilă în Python (bazată pe biblioteca MNE, facilitând integrarea rapidă a modelelor AI)
• Protocol Optimizat: se prezintă designul protocolului de stimulare, calibrat specific pentru neuropsihologia pacientului post-AVC. Secvența temporală a fost rafinată pentru a include perioade de relaxare cognitivă (3-4 secunde), indici vizuali clari (2 secunde) și ferestre extinse de imaginare motorie (4-5 secunde), maximizând șansa de captare a desincronizării ritmurilor senzoriomotorii
• Interfață și Feedback: este descrisă implementarea interfeței grafice (UI), care închide bucla de control oferind pacientului feedback vizual în timp real, un element crucial pentru învățarea Hebbiană și neuroplasticitate.

Pregătire modele și infrastructură AI

Această parte constituie „motorul” științific al raportului, oferind o analiză exhaustivă a metodelor de procesare a semnalului.

• Preprocesare Avansată: se detaliază fluxul de curățare a datelor, incluzând filtrarea spectrală în banda 8-30 Hz (ritmuri Mu/Beta) și utilizarea Analizei Componentelor Independente (ICA) pentru eliminarea automată a artefactelor oculare și musculare, păstrând doar componentele de origine neuronală
• Algoritmi Clasici și Geometrici: sunt prezentate metodele de referință implementate, de la Filtrarea Spațială Comună (CSP) combinată cu Analiza Discriminantă Liniară (LDA), până la metodele avansate de Geometrie Riemanniană (Tangent Space Mapping), care s-au dovedit extrem de robuste la variațiile de amplitudine ale semnalului
• Revoluția Deep Learning: sunt descrise arhitecturile neuronale profunde. Sunt analizate Rețelele Neuronale Convoluționale (EEGNet, ShallowConvNet) optimizate pentru date puține, Rețelele Recurente (LSTM/GRU) pentru dinamica temporală și, în premieră, adaptarea modelelor de tip Transformer și a Modelelor Fundaționale (CBraMod), antrenate pe clustere GPU pentru a extrage trăsături universale ale activității cerebrale.

Dezvoltare modul autocalibrare și rezultate

Ultima parte sintetizează inovația operațională a proiectului: rezolvarea barierei timpului de calibrare.

• Soluția în Două Etape: se prezintă arhitectura hibridă care permite o stratificare a pacienților: un screening rapid de 8 minute pentru validarea capacității BCI și un modul de precizie pentru terapia de lungă durată
• Validare Riguroasă: raportul detaliază protocoalele de testare Leave-One-Session-Out (LOOSO) și Leave-One-Subject-Out (LOSO), aplicate pe cohorta de 19 pacienți
• Rezultate Cheie: datele demonstrează că utilizarea Geometriei Riemanniene asigură o acuratețe medie de 77.4% în scenariul de persistență (intra-subiect), eliminând nevoia recalibrării zilnice. Mai mult, utilizarea modelelor fundaționale (CBraMod) a permis atingerea unei acurateți de 71.5% în regim „Zero-Shot” (fără nicio calibrare prealabilă), validând fezabilitatea unui sistem BCI universal „Plug-and-Play” și confirmând atingerea stadiului TRL 5.

(5) Raport si module VR integrate

În cadrul acestei activități, pe baza documentului URD, au fost dezvoltate și implementate noile funcționalități / extensii ale sistemului TraViMo pentru partea de platforma web / medii VR.

Îmbunătățiri (perfecționări / extinderi)  necesare pentru modulele curente

• Îmbunătățirea panoului web de asistare a sesiunilor de recuperare: în cadrul proiectului curent, au fost aduse multiple îmbunătățiri asupra panoului Web din cadrul proiectului TRAVEE
  • Extinderea gestionării activităților: informații/funcționalități suplimentare pentru compatibilitatea unei activități cu aplicația HDC, contextul de utilizare în care poate fi folosită o activitate, tipul unei activități, afișarea unei ferestre ce conține informații suplimentare, căutarea unei activități după nume și după tipul pe care îl are, ordonarea și gestiunea activităților
  • Extinderea gestionării dispozitivelor VR: informații/funcționalități suplimentare pentru modelul dispozitivelor VR din sistem, ordonarea și gestiunea dispozitivelor VR
  • Extinderea gestionării sesiunilor: informații/funcționalități suplimentare pentru un mecanism de închidere automată a sesiunilor care rămân deschise în sistem, gestiunea creării de sesiuni de lucru
  • Extinderea gestionării conturilor de utilizator: informații/funcționalități suplimentare pentru data de creare a conturilor de utilizator, ordonarea automată după data de creare, opțiunea de vizualizare a textului din câmpul de introducere a parolei

• Noile capabilități ale sistemului VR: În cadrul proiectului curent, au fost aduse multiple îmbunătățiri asupra aplicației VR din cadrul proiectului TRAVEE.
  • Adaptarea exercițiului prin joc cu numele „Racheta”: în cadrul proiectului TRAVEE, s-a utilizat exercițiul prin joc cu numele „Racheta” pentru desfășurarea sesiunilor de recuperare neuromotorie în faza timpurie. Pe parcursul utilizării exercițiului, s-au observat multiple îmbunătățiri ce au fost aduse pentru creșterea calității lui. Majoritatea observațiilor realizate, în urma cărora s-a luat decizia de realizare a unor modificări asupra exercițiului prin joc cu numele „Racheta” s-au datorat utilizării sistemului cu pacienți în faza de recuperare timpurie, care nu au avut o cogniție foarte bună și astfel, a trebuit să fie făcute adaptări asupra exercițiului pentru desfășurarea exercițiului cu acești pacienți

• • Actualizarea sistemului pentru dispozitive „Meta Quest 3”: a fost actualizată aplicația VR astfel încât să poată fi utilizată cu dispozitive de tip „Meta Quest 3”
  • Crearea unui sistem de gestionare a datelor în mai multe limbi: a fost realizat un sistem complex de gestionare a parametrilor de configurare a activităților în mai multe limbi. Acest sistem a fost implementat în toate componentele software ale sistemului, în panoul Web, aplicația VR și în server
  • Unificarea versiunilor de aplicație VR: în cadrul proiectului TRAVEE, au fost dezvoltate în paralel 2 versiuni ale aplicației VR, una pentru utilizare în sesiuni de recuperare neuromotorie în context clinic, iar cealaltă pentru sesiuni de recuperare în context de lucru la domiciliu. Această decizie nu a fost luată din motive de proiectare, ci din motive de asigurare a faptului că cele 2 versiuni nu au probleme tehnice în desfășurarea sesiunilor de recuperare neuromotorie. În cadrul etapei 1 din proiectul actual, echipa de dezvoltare a luat decizia unificării celor 2 versiuni ale aplicației VR cu scopul să se simplifice procesul de dezvoltare
  • Îmbunătățiri vizuale: au fost realizate multiple îmbunătățiri vizuale observate la aplicația VR.

Dezvoltarea de exerciții VR  gamificate pentru neurofeedback cu augmentare vizuală a mișcării

Au fost realizate un total de 3 noi exerciții prin joc ce pot fi utilizate pentru desfășurarea sesiunilor de recuperare neuromotorie în fază timpurie. Este important de menționat faptul că echipa de dezvoltare a dorit menținerea compatibilității acestor exerciții cu scopul de utilizare a lor în desfășurarea sesiunilor de recuperare în fază avansată.

• Exercițiul prin joc cu numele „Hrănirea animalelor”: exercițiul urmărește creșterea implicării pacientului în sesiunile de recuperare neuromotorie timpurie printr-o interacțiune cu animăluțe virtuale. Înainte de fiecare semnal emis de sistemul de recuperare, un cățel apare din spatele pacientului și se poziționează în fața lui. La ridicarea palmei de către pacient, o bucată de hrană este generată și aruncată către cățel, care se deplasează după aceasta și părăsește câmpul vizual. Ulterior, un alt cățel îi ia locul. Dacă pacientul nu ridică palma, cățelul rămâne în fața lui până la o nouă comandă. Sistemul permite folosirea mai multor tipuri de căței sau alte animăluțe, pentru a oferi varietate vizuală și a crea un mediu stimulant și plăcut, cu scopul de a încuraja participarea activă a pacientului în procesul de recuperare

• Exercițiul prin joc cu numele „Literele”: exercițiul are ca scop completarea unei expresii afișate în mediul virtual, diferită la fiecare sesiune. Cu câteva secunde înainte de semnalul transmis de sistemul de recuperare neuromotorie timpurie, o literă se deplasează din stânga către dreapta și se oprește în fața pacientului. Un astfel de scenariu se poate vizualiza în captura de ecran marcată cu litera c) din figura de mai sus. Litera „U” apare în scenă. Ridicarea palmei la momentul indicat determină litera să fie așezată, printr-o animație dedicată, în poziția corectă din expresia afișată
• Exercițiul prin joc cu numele „Săritul peste obstacole”: exercițiul propune pacientului controlul indirect al unui alergător vizualizat de sus, reprezentat printr-o formă geometrică simplificată pentru a facilita înțelegerea activității. Această scenă poate fi vizualizată în captura de ecran marcată cu litera d) din figura de mai sus. În fața pacientului este afișată pista cursei, populată cu obstacole sub formă de prăjituri. Cu câteva secunde înainte de semnalul transmis de sistemul de recuperare neuromotorie timpurie, un obstacol apare în fața alergătorului, determinându-l să se oprească. Ridicarea palmei de către pacient, atunci când îi este solicitat, determină alergătorul să sară peste obstacol și să continue cursa. În absența acestei acțiuni, alergătorul rămâne în așteptare până la următoarea comandă. Exercițiul permite introducerea mai multor tipuri de obstacole pentru a diversifica experiența vizuală și a crește gradul de motivare și implicare a pacientului pe parcursul sesiunii de recuperare.

Crearea de medii VR pentru relaxarea mentală și antrenarea concentrării

• Mediile „Nature”: acestea conțin elemente statice și dinamice din natură menite să inducă o stare de relaxare pacienților. În mediile “Nature” sunt prezente următoarele elemente: teren și râu generate procedural, diferite plante (copaci, iarbă animată în funcție de adierea vântului, plante cu tulpină, crengi, frunze și flori care se dezvoltă în timp după un anumit algoritm), skybox care poate fi modificat (pentru a indica diferite momente de timp din zi/noapte), sunete naturale (spațiale) care dau senzația de relaxare. Există trei tipuri de medii “Nature”: “Birds”, “Plants” și “Full”. În mediul “Birds”, utilizatorul urmărește un stol de păsări pe cer (iar realizarea acțiunii conduce la feedback vizual și auditiv). În mediul “Plants”, utilizatorul urmărește dezvoltarea unei plante (primind feedback vizual de creștere a tulpinii, crengilor, frunzelor și florilor). În mediul “Full”, utilizatorul nu are niciun obiectiv concret, dar poate urmări cu privirea diferite elemente (plante, păsări zburătoare, rațe, oi, un câine). Figura de mai jos prezintă capturi de ecran din mediile “Nature”

• Mediul „Urmărirea mingii”: acest mediu este un exercițiu VR conceput pentru a antrena atenția vizuală și capacitatea de concentrare a pacienților, într-un cadru minimalist și lipsit de stimuli perturbatori. Utilizatorul se află într-un spațiu simplu, relaxant, în centrul căruia o minge se deplasează continuu pe o traiectorie aleasă de terapeut. Interacțiunea utilizatorului cu mingea se face printr-un cursor de vizare plasat în centrul ecranului. Scopul exercițiului este ca pacientul să mențină cursorul pe minge, moment în care mingea își schimbă culoarea din turcoaz în mov pentru a semnala detectarea corectă. Mediul include două moduri de utilizare: modul de exercițiu, în care cursorul este activ și timpul de focalizare este măsurat, și modul spectator, în care pacienții observă mișcarea mingii fără a fi evaluați. Figura de mai jos prezintă capturi de ecran din mediul “Urmărirea Mingii”

• Mediul de relaxare „WateRO”: Aplicația WateRO este un mediu virtual interactiv care le permite utilizatorilor să exploreze locații reale din România legate de resursele de apă ale țării. Concepută inițial ca o aplicație VR de sine stătătoare în cadrul Universității Naționale de Știință și Tehnologie POLITEHNICA București, WateRO a fost ulterior integrată în platforma TRAVEE, unde servește ca mediu terapeutic de relaxare pentru pacienți. Utilizatorul poate naviga pe o hartă 3D a României, poate selecta locații de interes și poate vizualiza filmări 360° realizate în teren, obținând astfel o experiență imersivă, relaxantă și educativă. Figura de mai jos prezintă capturi de ecran din mediul de relaxare “WateRO”

(6) Raport pilotare clinica a noilor module

Pilotare clinică axată pe noile componente BCI / AI

Obiectivul acestei pilotari clinice este: evaluarea fezabilității clinice a utilizării unui sistem MI-BCI cu feedback VR la pacienți cu AVC (rata de finalizare a sesiunilor, tolerabilitate, timp efectiv de utilizare, probleme tehnice majore).

Sistemul BCI dezvoltat reprezintă un îmbunătățire față de versiunile precedente, întrucât nu mai depinde de ecosisteme software externe limitative și integrează componente de inteligență artificială, calibrate pentru semnale EEG specifice pacienților cu AVC. Componenta BCI, în forma actuală, combină neuroimagistica EEG și algoritmi avansați de învățare automată, iar acest raport explorează în mod narativ posibilitatea validării clinice a acesteia.

Sistemul BCI utilizat este non-invaziv, cu 8–32 canale plasate predominant peste ariile motorii și premotorii (de ex. C3, C4, Cz și vecinătăți), folosind o cască EEG cu electrozi umezi. Se utilizează un protocol standard de imaginare motorie extensia mâinii afectate, cu următoarea secvență:

• perioadă de relaxare (2–3 s);
• prezentarea unui indiciu vizual (săgeată, avatar) (1–2 s);
• fază de imaginare motorie susținută (4–6 s);
• feedback contingent (vizual în VR).

Toți pacienții au fost evaluați conform standardului de evaluare aplicat în clinică. Au fost aplicate criterii de includere și criterii de excludere stabilite anterior începerii studiului.

Toți pacienții care au îndeplinit criteriile de includere, au fost incluși în programul de reabilitare convențională adaptat și individualizat aplicat în clinică. Concomitent, a fost aplicat și programul TraViMo corespunzător stadiului de reabilitare medicală în care se afla fiecare pacient. Fiecare pacient a participat la 1 – 12 ședințe de antrenament cu programul TraViMo personalizat (pentru faza de reabilitare precoce, respectiv pentru faza a doua de reabilitare medicală).

Pilotare clinică axată pe noile componente VR

Pilotarea clinică a avut ca obiectiv evaluarea celor trei medii VR de relaxare integrate în platforma TRAVEE (Nature, Urmărirea Mingii și WateRO) din perspectiva utilizatorilor diagnosticați cu accident vascular cerebral (AVC). Au fost analizate aspecte precum plăcerea experienței, ușurința utilizării, nivelul de implicare, confortul vizual și fizic. În total, au fost completate 53 de chestionare, provenite de  la 14 pacienți, fiecare testând unul sau mai multe medii.

Pilotarea s-a desfășurat pe parcursul a trei zile, fiecare zi incluzând atât pacienți noi, cât și pacienți recurenți. În funcție de starea clinică și disponibilitatea fiecăruia, participanții au testat între 1 și 3 medii VR, majoritatea reușind să experimenteze toate cele trei tipuri.

Fiecare mediu a fost evaluat printr-un chestionar cu 12 întrebări, primele 11 fiind cu scor de la 1 la 5 (unde 1 = minim, 5 = maxim), iar ultima fiind cu răspuns liber. Întrebările au vizat: plăcerea mediului, intuitivitatea, implicarea, oboseala, amețeala, anxietatea, disconfortul fizic, claritatea imaginilor, înțelegerea instrucțiunilor și intenția de reutilizare.

Cei 14 pacienți incluși în pilot au fost diagnosticați cu AVC și prezintă niveluri variate de afectare neurologică, mobilitate și experiență tehnologică. Distribuția timpului scurs de la AVC a fost:

• 57% în primele trei luni post-AVC
• 14% între 3 și 12 luni
• 3 pacienți între 2 și 6 ani de la AVC

Majoritatea nu au mai folosit VR înainte, ceea ce a permis evaluarea autenticității primei interacțiuni cu un sistem imersiv. Cinci pacienți au avut experiențe VR anterioare, inclusiv cu versiuni precedente ale sistemului TRAVEE. Astfel, pilotarea a acoperit atât utilizatori complet noi, cât și utilizatori familiarizați, reflectând accesibilitatea generală a mediilor.

Analiza celor 53 de chestionare arată o acceptare clinică excepțională a tuturor mediilor VR. Scorurile medii sunt constante și foarte ridicate la itemii pozitivi din chestionar, variind între 4.70 și 4.96. Procentual, între 90% și 98% din răspunsuri sunt nota maximă (5), confirmând că mediile sunt intuitive, accesibile, clar vizibile și plăcute. Simptomele adverse raportate au fost aproape inexistente. În ceea ce privește întrebările ce au evaluat starea de disconfort a pacienților,  răspunsurile au înregistrat în medie valori extrem de reduse (cuprinse între 1.04 și 1.13). Între 94% și 98% dintre pacienți au selectat „1 – deloc”. Niciun pacient nu a acordat scor maxim simptomelor negative. Acest lucru confirmă că mediile VR sunt sigure, blânde, bine calibrate și potrivite chiar și pentru pacienți aflați în primele luni după AVC, o categorie vulnerabilă la oboseală și suprasolicitare vizuală.

(7) Redactarea a 5 articole științifice

Reducing Calibration Time in EEG Motor Imagery BCI: A TwoStage Approach for Clinical Deployment

Cristian-Stelian Grecu, Nicolae-Alexandru Botezatu and Robert-Gabriel Lupu

Design and validation of a portable proprioceptive stimulator for upper limb rehabilitation

Nicolae Alexandru Botezatu, Valentin Gîscă, Paul Corneliu Herghelegiu and Robert Gabriel Lupu

Immersive Virtual Reality for Stroke Rehabilitation: Linking Clinical and Digital Measures of Motor Recovery — A Pilot Study

Livia-Alexandra Ion, Miruna Ioana Săndulescu, Claudia-Gabriela Potcovaru, Daniela Poenaru, Andrei Doru Comișel , Ștefan Ștefureac, Andrei Cristian Lambru, Alin Moldoveanu, Ana Magdalena Anghel, Delia Cinteză

Designs of VR Environments for Relaxation and Focus – A Systematic Review

Silviu Stăncioiu, Anca Morar, Alin Moldoveanu, Cristian Lambru, Ana Magdalena Anghel

Stroke diagnosis VR trainer for neurology residents

Awss Zidan, Ayham Boucher, Emil Dragan, Anca Morar, Alin Moldoveanu

(8) Realizarea website-ului proiectului