Abstrak —Stroke  merupakan  suatu  kondisi  yang  terjadi  ketika suplai  darah  menuju  otak  tersumbat.  Penyakit  ini  merupakan salah satu penyebab kematian. Sebanyak 30% hingga 66% pasien stroke  mengalami  kelumpuhan  pada  lengan  yang  menyebabkan mereka kesulitan melakukan aktivitas sehari-hari [1] . Salah satu dampak  dari  kelumpuhan  pada  lengan  adalah  kelainan  sistem gerak pada jari. Pada penelitian ini diusulkan sebuah glove yang tidak  hanya  mampu  menggantikan  goniometer  jari  untuk mengukur range  of  motion ,  tetapi  juga  bisa  menjadi  alat rehabilitasi pasien pasca stroke melalui serious game yang mampu memotivasi  agar range  of  motion jari  pasien  bertambah. Perancangan glove dilakukan  dengan  menyusun  sensor  secara array  pada  tiap  jari  sehingga  bisa  mengukur  sudut  sendi  secara bersamaan. Pengujian glove terdiri dari pengujian hardware dan software . Hasil menunjukkan error yang kecil antara pembacaan glove dengan pembacaan goniometer jari sebagai alat yang sudah umum digunakan untuk mengukur Range of motion (ROM) jari. Mean  squared  error yang  dihasilkan  dari  pengukuran  dengan glove adalah 0.68.
Kata  Kunci —Hand Tracking  Glove, Rehabilitasi,    Post-Stroke, Sensor Array

## I. PENDAHULUAN
TROKE adalah penyakit berbahaya yang dapat menyebabkan kematian pada penderita. Stroke merupakan penyebab  kematian  paling  sering  kedua  di  seluruh  dunia, sebanyak 6,2 juta kematian (WHO, 2013). Di Amerika, stroke terjadi setiap 40 detik. Kegiatan yang dilakukan dengan tangan contohnya  makan,  minum,  dan  mengambil  suatu  benda. Seringkali penderita stroke memiliki kelumpuhan parsial pada satu  sisi  tubuh  dan  gerakannya  dapat  sangat  terbatas  pada tangan atau bagian tubuh yang terkena stroke  [2]. Dari semua pergerakan  yang  dilakukan,  melibatkan range  of  motion pergerakan  suatu  anggota  tubuh  tertentu.  Pada  pasien  stoke, range  of  motion ini  akan  sangat  terbatas.  Sehingga,  perlu dilakukan latihan  yang  sifatnya intensive dan repetitive untuk membantu pasien pulih seperti sedia kala.
Rehabilitasi pasien stroke dapat dilakukan dengan beberapa cara.  Salah  satunya  adalah  melalui electrical  stimulation, dan juga exoskeleton. Saat ini, exoskeleton yang digunakan untuk membantu  bagian  tubuh  pasien  stroke  untuk  bergerak  telah diintegrasikan  dengan arm  robot .  Namun,  meskipun  telah melalui  banyak  prosedur  rehabilitasi  dan  pengobatan,  pasien tidak  boleh  berhenti  latihan  karena  bisa  menyebabkan kemampuan  bergeraknya  menurun  lagi.  Oleh  karena  itu,  jika
setelah  melakukan  beberapa  prosedur  terapi  dan  berobat penderita stroke lolos dari kematian, bukan berarti masalahnya selesai.  Justru  pasien  harus  dilatih  lagi  agar range  of  motion bagian  tubuh  pasien  bisa  kembali  normal.  Latihan  yang berulang-ulang  itu  bertujuan  untuk  mendorong  perubahan neuroplastis otak.
Salah  satu  cara  untuk  mengatasi  rasa  bosan  pasien  adalah dengan memanfaatkan visual feedback untuk mengurangi rasa

## Rancang Bangun Hand Tracking Glove sebagai Antarmuka untuk Game Rehabilitasi
Milla Rahmadiva, Achmad Arifin, Muhammad Hilman Fatoni, dan Siti Halimah Baki Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember  (ITS)
e-mail : arifin@bme.its.ac.id
S
Gambar 1.  Blok diagram sistem secara keseluruhan
Gambar 2.  Anatomi tangan manusia (Jarrett, 2016)
Gambar 3.  Flex sensor 4.5 inch (Sparkfun)
bosan  sehingga  rehabilitasi  terasa  lebih  memotivasi  seperti game [3],  dan  pasien  bisa  lebih  larut  dalam  rehabilitasinya. Teknologi  yang  dapat  diimplementasikan  dalam  rehabilitasi adalah video  game. Apalagi,  dengan  adanya visual  feedback dan visual environment yang disajikan, akan lebih menarik dan dengan  ditambah  sensor  yang  digunakan  pengguna,  maka pasien akan lebih memiliki perasaan high degree of control. Sistem  dalam  rehabilitasi  ini  terdiri  dari glove untuk mengambil  data range  of  motion pasien  yang  juga  menjadi ukuran  perkembangan  dari  pasien.  Penggunaan glove ini bertujuan untuk mengukur sudut range of motion sendi dan juga sebagai alat agar pasien memiliki high degree of control dalam game .

## II. DESAIN

## A. Blok Diagram Sistem
Secara  umum,  sistem  terdiri  dari  perangkat  keras  dan
perangkat lunak seperti pada Gambar 1. Perangkat keras berupa Personal Computer (PC), Mikrokontroler Arduino, serta sistem dari glove sendiri. Perangkat lunak terdiri dari program arduino. Subjek akan menggunakan glove yang sudah dipasangi 10 buah flex sensor pada bagian jari-jarinya. Sensor Flex akan membaca sudut pergerakan dari jari-jarinya. Pembacaan sensor flex akan dikirimkan  secara  serial  dari  Arduino  ke  PC.  Perkembangan pasien  akan  dinilai  melalui  durasi  dari  tiap  permainan.  Jika ROM dan besarnya sudut jari pasien meningkat, berarti pasien mulai membaik.

## B. Anatomi Tangan Manusia
Berdasarkan  strukturnya,  tangan  manusia  terdiri  dari  29 tulang  yang  terkoneksi  dengan  beberapa  sendi  seperti  pada Gambar 2. Pembagian yang paling sederhana, membedakan 3 bagian dari tangan : (a) the  wrist (Latin: carpus); (b) the palm (Latin:  metacarpus);  (c) fingers (Latin:  digiti  manus). Pergelangan  tangan (wrist) terdiri  dari  delapan  tulang  karpal kecil  –  schapoid,  lunate,  triquetrum,  pisiform,  trapezium, trapezoid,  capitate  and  hamate,  yang  tersusun  di  tiga  kolom  :
Vcc 10k 10k RSens RRef Gambar 4.  Voltage Divider Gambar 5.  Keseluruhan glove Gambar 6.  Perubahan sudut terhadap resistansi index finger y = 213.43x + 15686 0 20000 40000 0 20 40 60 80 100 Re sis ta n ce (Oh m ) angle (deg) Index Gambar 7.  Perubahan sudut terhadap resistansi middle finger
Gambar 8.  Perubahan sudut terhadap resistansi ring finger
Gambar 9.  Perubahan sudut terhadap resistansi little finger
y = 49.595x + 8830.8 R² = 0.9944 0 5000 10000 15000 0 20 40 60 80 100 Re sis ta n ce (Oh m ) Angle (deg) Middle y = 98.438x + 11194 R² = 0.9829 0 5000 10000 15000 20000 25000 0 20 40 60 80 100 Re sis ta n ce (oh m ) angle (deg) Ring y = 208.4x + 22280 R² = 0.9806 0 20000 40000 60000 0 20 40 60 80 100 re sis ta n ce (Oh m) Angle (degree) Little
the  radial  scaphoid,  the  lunate  and  ulnar  triquetral  column. Fungsi utama dari wrist adalah untuk mengkoneksikan tangan dengan  lengan  bawah.  Tulang  metacarpal  dimasukkan  ke kelompok tulang panjang. Setiap tulang terdiri dari base yang terartikulasi  dengan  tulang  carpal.  Kepala  dan  badan  tulang metacarpal  tersambung  dengan  jari-jari.  Jari-jari  meliputi phalanges—dari  index  kedua  ke  lima  (kecil)  memiliki  tiga phalanges – proximal, intermediate, dan distal. Dimana thumb adalah  pengecualian.  Dalam  penelitian  ini  yang  diperlukan adalah  sendi  dari  jari  manusia.  Sendi  yang  akan  dibaca sudutnya  adalah  metacarpophalangeal  (MCP/MP),  Proximal interphalangeal  (PIP),  dan  Distal  interphalangeal  (DIP)  untuk semua  jari  selain thumb .  Sedangkan  untuk  ibu  jari  yang digunakan adalah sudut MCP dan interphalangeal (IP).
Pergerakan  tangan  terdiri  dari  8  tulang  carpal  kecil— scaphoid,  lunate,  triquetrum,  pisiform,  trapezium,  trapezoid, capitate dan hamate, tersusun dalam 3 kolom : radial scaphoid, lunate dan kolom ulnar triquetral[4]. Fungsi utama dari tulang carpal  kecil  adalah  untuk  menghubungkan  antara  tangan
dengan  lengan  bawah.  Tulang  metacarpal,  berdasarkan strukturnya,  dikelompokkan  menjadi  tulang  panjang.  Karena sendi  pada  jari,  tangan  dapat  melakukan  gerakan  kompleks. Terdapat  beberapa  sendi  yang  membentuk  tangan  seseorang terdiri  dari  :  (a)    Radiocarpal  Sendi;  (b)  Midcarpal Memungkinkan  jari  untuk  bergerak  fleksi  dan  ekstensi;  (c) Intercarpal.  Antara  tulang  carpal  dan  metacarpal,  terdapat  5 sendi carpometacarpal (CMC), dan hanya salah satu dari sendi itu, yaitu CMC ibu jari, memiliki ruang gerak yang luas, yaitu termasuk  fleksi  dan  ekstensi, abduction dan adduction , circumduction ,  dan opposition .    Sendi  antara  phalanges dinamakan  sendi  interphalangeal.  Setiap  jari  dari  jari  kedua hingga  kelima  memiliki  sendi  interphalangeal—proximal  dan distal, dimana pada ibu jari, artikulasi hanyaterdapat di antara proximal  dan  distal  karena  ibu  jari  memiliki  sedikit intermediate phalanx. Sendi-sendi ini memfasilitasi pergerakan fleksi dan ekstensi dari phalanges.

## C. Hardware
PC  yang  digunakan  memiliki  spesifikasi  RAM  8  GB, processor Core  i7,  dan  untuk  memberikan game  environment yang lebih baik, digunakan GTX 1060 VR Ready. PC ini akan berkomunikasi  secara  serial  dengan  Arduino  Mega  2560. Arduino  MEGA  2560  adalah  sebuah  board  mikrokontroler yang  menggunakan  ATmega2560. Rate data  dalam  bits  per second (baud) untuk pengiriman data secara serial adalah : 300, 600,  1200,  2400,  4800,  9600,  14400,  19200,  28800,  38400, 57600,  or  115200.  Dalam  penelitian  ini  digunakan baud  rate 9600. Flex sensor yang digunakan adalah produk dari Spectra Symbol.  Flex  sensor  digunakan  sebagai  komponen  untuk
Gambar 10.  Perubahan sudut terhadap resistansi thumb
Gambar 11. Subyek I (Hand Opening)
Gambar 12. Subyek I (Hand Closing)
y = 490.06x + 23429 R² = 0.9457 0 20000 40000 60000 80000 0 20 40 60 80 100 Re sis ta n ce (Oh m ) Angle (deg) thumb 0 2 4

## MCP PIP MCP PIP MCP PIP MCP PIP MCP PIP
Thumb Index Middle Ring Little
An gle (d egre e) Subject I (Hand Opening) Angle (degree) Goniometer Angle (degree) Glove 0 200
MCP PIP MCP PIP MCP PIP MCP PIP MCP PIP Thumb Index Middle Ring Little An gle (d egre e) Subject I (Hand Closing)
Angle (degree) Goniometer Angle (degree) Glove
Gambar 13. Subyek II (Hand Opening) Gambar 14. Subyek II (Hand Closing) -20 0 20 MCP PI P MCP PI P MCP PI P MCP PI P MCP PI P Thumb Index Middle Ring Little An gle (d egre e) Subyek II (Hand Opening) Angle (degree) Goniometer Angle (degree) Glove -100 0 100
MCP PIP MCP PIP MCP PIP MCP PIP MCP PIP Thumb Index Middle Ring Little

## Subyek II (Hand Closing)
Angle (degree) Goniometer
Angle (degree) Glove
membaca sudut  sendi jari dikarenakan ketahanan sensor  yang baik dan fleksibilitas sensor tersebut dapat dilihat pada Tabel 1. Spesifik  mekanik  flex  sensor  data  dilihat  pada  Tabel  2.  Flex sensor dikoneksikan dengan tegangan supply +5VDC dan satu kaki sensor yang lain di- grounded . Penataan letak flex sensor diletakkan  di  atas  setiap  sendi  jari.  Agar  pembacaan  sudut bending sensor tepat, titik tengah sensor diatur agar berada tepat di atas setiap sendi jari. Dimana pada penelitian ini, sendi yang difokuskan adalah MCP dan PIP. Flex sensor yang digunakan berjumlah sepuluh dengan panjang 4.5 inch sebanyak tiga buah dan 2.2 inch sebanyak tujuh buah. Untuk sensor yang memiliki panjang 4.5 inch diletakkan di atas sendi metacarpophalangeal (MCP/MP), dan sensor dengan panjang 2.2 inch diletakkan di atas  sendi  Proximal  interphalangeal  (PIP),  ditumpuk  dengan
sensor pada sendi MCP yang sudah dibatasi dengan kain. Agar tidak  menggunakan  banyak  kabel,  penggunaan  shield  untuk Arduino  dimanfaatkan.  Sehingga,  ketika  digunakan  subjek tidak  merasa  repot  karena printed  circuit  board (PCB)  yang terpisah  dari  Arduino.  Pada  bagian  bawah  akrilik  Arduino dibuatkan  sabuk  elastis  untuk  mengikatkan  Arduino  pada lengan  subjek.  Ilustrasi  lengkap hardware ditunjukkan  pada Gambar 5.

## D. Sensor Reading
Sensor  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  pengukuran sudut dengan mempertimbangkan fleksibilitas dan ketahanannya  terhadap  lingkungan  adalah flex sensor  seperti Gambar  3. . Untuk  membaca  satu  sudut  digunakan  prinsip pembagi  tegangan. Basic  voltage  divider digunakan  untuk koneksi rangkaian antara mikrokontroler dan sensor flex seperti pada Gambar 4. Untuk mencari V out bisa digunakan rumus pada Persamaan  (1)  [5].  Perhitungan  pembagi  tegangan ini  akan digunakan  untuk  pembacaan  sudut  jari  tepatnya  untuk  sudut sendi PIP.
𝑉ₒᵤₜ = 𝑅ᵣₑ𝑓
𝑅 ₛₑₙₛ +  𝑅ᵣₑ𝑓 (1

## E. Software
Ada  tiga  software  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini. Arduino  IDE,  dan  RAD  Strudio  10.1[6].  RAD  Studio  10.1 digunakan  untuk  mengolah  data range  of  motion dan  untuk mencari  kecepatan  sudut.    Persamaan  yang  digunakan  untuk mencari kecepatan sudut seperti yang ditunjukkan pada (2).
ꙍ = 𝛥𝜃 𝛥𝑡 (2)
ω m enunjukkan  kecepatan  sudut, θ menunjukkan  perubahan sudut,  dan t menunjukkan  delta  waktu  dari  besar  sudut  yang sekarang  dikurangi  waktu  sudut  sebelumnya.  Frekuensi sampling ADC yang digunakan untuk membaca bending sensor didesain menjadi 10 Hz menggunakan timer interrupt. Sebelum dimasukkan ke dalam game engine , agar virtual hand di dalam game  engine tidak  bergetar  dan  pergerakannya  halus,  ADC harus  terlebih  dahulu  dilakukan smoothing .  Algoritma  yang digunakan  untuk  ADC smoothing adalah  Responsive  Analog yang telah dimodifikasi.

## III. PENGUJIAN SISTEM

## A. Hardware
Untuk  mengkalibrasi  flex  sensor,  sensor  harus  ditekuk menggunakan  busur  dan  diukur  resistansinya  menggunakan avometer,  kemudian  dicatat.  Dari  data bending yang didapatkan,  dicari  persamaan  linear  menggunakan  rumus persamaan garis linear (3). Persamaan yang didapatkan ini yang kemudian akan dimasukkan ke dalam program. Pada  Gambar 6  hingga  Gambar  10  ditunjukkan  hubungan  ntara  perubahan sudut  dengan  perubahan  resistansi  setiap  sensor  yang  linear. Sebelum  digunakan  rumus  garis  linear  yang  telah  ditemukan, pembacaan  ADC  harus  stabil  dulu  agar  nilai  sudut  yang
Tabel 1.
Spesifikasi elektrik flex sensor
Spesifikasi Elektrik Flat Resistance: 25K Ohms Resistance Tolerance: ±30%
Bend Resistance Range: 45K to 125K Ohms Power Rating : 0.50 Watts continuous. 1 Watt Peak
Tabel 2. Spesifikasi mekanik flex sensor
Spesifikasi Mekanik Flex Sensor
Life cycle: >1 million Height : 0.017"
Temperature Range : -35 to +80 Tabel 3. Persamaan linear semua flex sensor PIP Flex Sensor Sudut (deg) Resistansi (Ohm) Persamaan Thumb 0 37860 y = 159.11x + 37860 90 52180 Index_PIP 0 25500 y = 407.23x + 25500 90 62151 Middle_PIP 0 25500 y = 365.97x + 25500 90 58437 Ring_PIP 0 26310 y = 356.97x + 26310 90 58437 Little_PIP 0 22500 y = 399.3x + 22500 90 27876 Tabel 4. Perbandingan tegangan yang dibaca Arduino dan Avometer Finger Joint Pin Tegangan Arduino (Volt) Tegangan Avometer (Volt) Selisih thumb CMC A0 0.15 0.155 0.005 MP A1 0.2 0.209 0.009 index MCP A2 0.45 0.45 0 PIP A3 0.2 0.209 0.009 middle MCP A4 0.24 0.243 0.003 PIP A5 0.2 0.205 0.005 ring MCP A6 0.37 0.37 0 PIP A7 0.2 0.204 0.004 little MCP A8 0.35 0.35 0 PIP A9 0.2 0.205 0.005
terhitung benar. Persamaan linear untuk seluruh flex sensor 2.2 inch  sendi  PIP  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Perbedaan  antara pencarian  persamaan  linear  dari  beberapa  flex  sensor sebelumnya  adalah  hanya  digunakan  dua  sudut  untuk  flex sensor sendi PIP.
(𝑦 − 𝑦1) = (𝑦2−𝑦1) (𝑥2−𝑋1) (𝑥 − 𝑥1) (3)

## B. Software
Untuk smoothing ADC agar objek yang dikontrol dengan glove stabil  dan  hanya  bergerak  jika  ada  gerakan,  maka digunakan  metode  Responsive  Analog  yang  dimodifikasi terlebih  dahulu.  Sebelum  menggunakan  metode  Responsive Analog  yang  telah  dimodifikasi,  diuji  terlebih  dahulu  apa tegangan  yang  terbaca  Arduino  dan  avometer  sudah  sama karena  bukan  nilai raw ADC  yang  digunakan.  Hasil perbandingan  antara  tegangan  yang  terbaca  Arduino  dengan avometer  Pada  Tabel  4,  terlihat  selisih  antara  tegangan  yang dibaca  avometer  dengan  Arduino  sedikit.  Berarti,  pembacaan ADC  sudah  benar  dan  bisa  digunakan  persamaan  linear  yang telah ditemukan untuk mencari sudut bending dari flex sensor. Selanjutnya, glove bisa digunakan untuk dijadikan goniometer dan game controller dalam waktu bersamaan.

## IV. HASIL
Glove yang  telah  dirancang  bangun  akan  dibandingkan dengan  goniometer  jari  untuk  meyakinkan  bahwa  hasil pengukuran yang didapatkan dengan flex sensor bisa dipercaya karena  memiliki  selisih  hasil  yang  kecil  atau  bahkan  persis dengan  sudut  yang  didapatkan  jika  dilakukan  pengukuran dengan  menggunakan  cara  manual  yang  umum  yaitu  dengan menggunakan  goniometer  jari.  Terdapat  dua  kondisi  yang digunakan  untuk  membandingkan glove dengan  goniometer jari.  Pada  saat hand  opening (semua  jari  ekstensi)  dan  saat grasping ( all  fingers  were  completely  curled ).  Gerakan  ini dilakukan  karena  merupakan  gerakan elemental  movement yang menunjukkan kondisi tangan pasien stroke [7]. Percobaan ini  dilakukan  pada  dua  Subyek  dengan  Subyek  I  normal mengalami finger stiffness . Subyek I berusia 22 tahun dengan kondisi  jari  yang  normal  dan  tidak  pernah  mengalami injury sebelumnya.  Subyek  diminta  untuk  melakukan  posisi hand opening kemudian hand  closing .  Hasil  perbandingan  untuk kondisi idle  hand dan hand  closing Subyek  I  berada  pada Gambar 11 dan Gambar 12. Sedangkan untuk Subyek II pada Gambar 13 dan Gambar 14.

## V. PEMBAHASAN
Subyek I dan Subyek II, ternyata memiliki selisih yang lebih besar  untuk  Subyek  II.  Selisih  yang  lebih  besar  bisa  terjadi karena titik tengah dari flex sensor berubah pada saat digunakan Subyek II. Secara ukuran jari, Subyek II memiliki ukuran jari yang lebih kecil dibandingkan dengan Subyek I. Namun, dalam hal  flex  sensor,  yang  paling  mempengaruhi  adalah  diameter kelengkungan  sensor.  Partikel  bahan  flex  sensor  ketika
menekuk  persebarannya  akan  dipengaruhi  pergeseran  yang dihasilkan dan dipengaruhi oleh diameter bidang  yang berada di  bawah  flex  sensor,  dalam  yang  dalam  kasus  ini  adalah diameter  sendi  Subyek.    Selain  itu,  perbedaan  yang  terlihat antara  Subyek  I  (22  tahun)  dan  Subyek  II  (67  tahun)  yang mengalami kaku jari adalah, Subyek II memiliki lebih banyak hiperekstensi meskipun pada saat posisi idle jika dibandingkan dengan Subyek I.
Meskipun  selisihnya  lebih  banyak  dibandingkan  dengan Subyek  I  yang  memang  titik  tengahnya  sama  dengan  titik tengah  sensor  saat  dilakukan  pengukuran  resistansi  sensor dengan avometer. Berarti, error yang terjadi pada pengukuran Subyek II diakibatkan pergeseran titik tengah yang kurang pas berada di atas sendi tiap jarinya.
Pada  kedua  Subyek,  yang  paling  sering  terjadi error adalah pada pengukuran sensor untuk  Ring MCP. Jika dilihat dari  kejadian  nyata  saat  pengukuran,  seseorang  ketika diperintahkan  untuk  memposisikan  jarinya  untuk  netral,  tiap individu  berbeda-beda,  terutama  untuk knuckle Ring  MCP. Terdapat individu yang memposisikan netral jarinya biasa saja, jempolterdapat yang terlalu bersemangat. Begitu juga pada saat menggenggam  terdapat  yang  biasa  saja  dan  terdapat  yang terlalu kuat. Pada saat menggenggam, jari yang masih memiliki ruang untuk menekuk lagi adalah Ring.

## VI. KESIMPULAN
Telah  dirancang  sebuah glove bisa  diintegrasikan  dengan komputer  dan game melalui  komunikasi  serial. Glove yang telah dirancang mampu membaca ROM seperti goniometer jari dengan mean squared error sebesar 0.68 untuk masing-masing posisi jari. Akurasi dari flex sensor dipengaruhi oleh pergeseran titik  tengah  dari  sensor.  Perbedaan  akurasi  setiap  subjek  bisa terjadi  dikarenakan  panjang  jari  seseorang  yang  berbeda sehingga  letak  sendi  subyek  juga  tidak  bisa  selalu  mengikuti titik  tengah  dari  sensor.  Untuk  bahan glove yang  digunakan, sebaiknya bahan yang lentur dan halus sehingga memudahkan sensor untuk dipasang. Jika digunakan glove yang lentur namun berserat, sensor akan rawan rusak karena kemungkinan sensor tersangkut serat menjadi lebih besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. H. van der Lee, R. C. Wagenaar, G. J. Lankhorst, T. W. Vogelaar, W. L. Devillé, and L. M. Bouter, “Forced Use of the Upper Extremity in Chronic Stroke Patients,” Stroke , vol. 30, no. 11, pp. 2369–2375, Nov. 1999.
[2]
J.  W.  Burke,  M.  D.  J. McNeill,  D.  K.  Charles,  P.  J. Morrow,  J.  H.
Crosbie,  and  S.  M.  McDonough,  “Serious  Games  for  Upper  Limb Rehabilitation  Following  Stroke,”  in Proceedings  of  the  2009
Conference in Games and Virtual Worlds for Serious Applications, VS-GAMES 2009 , 2009, pp. 103–110.
[3] B. Leon et al. , “Grasps recognition and evaluation of stroke patients for  supporting  rehabilitation  therapy,” Biomed  Res.  Int. ,  vol.  2014, 2014.
[4] Ł. Jaworski and R. Karpiński, “Biomechanics of the Human Hand,” J. Technol. Exploit. Mech. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 28–33, 2017.
[5] A.  I. Che-Ani, A. Othman, N. Hamzah, A. D. Rosli, R. Baharudin, and M. F. Abdullah, “Real-Time Finger Hand Movement Capturing Via a Data Hand Glove,” ARPN J. Eng. Appl. Sci. , vol. 11, no. 7, pp. 4877–4881, 2016.
[6] M. Husni, D. O. Siahaan, H. T. Ciptaningtyas, H. Studiawan, and Y.
P. Aliarham, “Liquid volume monitoring based on ultrasonic sensor and Arduino microcontroller,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2016, vol. 128, no. 1.
[7] I.  Carpinella,  J.  Jonsdottir,  and  M.  Ferrarin,  “Multi-Finger Coordination  in  Healthy  Subjects  and  Stroke  Patients:  A Mathematical  Modelling  Approach,” J.  Neuroeng.  Rehabil. ,  vol.  8, no. 1, p. 19, 2011.