Projektdaten

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Roboterassistierte Mobilisierung von Patienten mit Tests in Kliniken-Einsatz von Machine Learning Verfahren zur Gang- und Bewegungsanalyse

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Die Zielsetzung von ROMOBIL-ML ist die online durchzuführende Analyse der sensorisch erfassten Gang- und Bewegungsdaten (Posenauswertung) hinsichtlich einer korrekten Ausführung und gemachter Fehler. Insbesondere sollen dabei Machine Learning und Deep Learning Verfahren eingesetzt werden, um so Probleme der Ermittlung geeigneter Sehwellwerte bei einer regelbasierten Ganganalyse zu überwinden. Zudem soll diese Posenauswertung geräteoffen sein, so dass die Integration als Anwendung auf einem Roboter aber auch auf PCs oder Smartphones erfolgen kann. Das darauf aufbauende zu entwickelnde rehabilitative Gangtrainingsprogramm kann dann auch in der eigenen Häuslichkeit oder in ambulanten Rehabilitationseinrichtungen - insbesondere in ländlichen Regionen - fortgeführt werden, um den Trainingserfolg der bereits in der Klinik etablierten Trainingsprogramme auszubauen. Weiterhin soll untersucht werden, unter welchen Bedingungen zwei verschiedene lokale Sensornetzwerke, ein mobiles Lasernetzwerk im Vergleich zu einem mobilen RGB-D-Kamera-Netzwerk, zur Erfassung und Bewertung von Gangmerkmalen und zur Verlaufsdokumentation als kostengünstigere Alternative zu Ganglaboren mit kalibrierten Multi-Kamerasystemen einsetzbar sind.