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借助诸如机器学习之类的方法来改进自动步态分析
发布时间:2020-10-15 02:31:17 来源: A+A-

“步态分析可提供大量数据。他们的解释颇具挑战性,并且人们对使用机器学习方法支持医学决策过程的兴趣浓厚。更多的数据我们取得了更好的结果。” St。PöltenUAS的汽车康复研究重点负责人Brian Horsak解释说。

2,000多名患者的匿名数据

为了促进研究,治疗和诊断,St。PöltenUAS和AUVA的Brian Horsak及其同事现在以匿名形式发布了有关该主题的全球最大数据记录之一。数据包括关节移植,骨折和韧带损伤以及臀部,膝盖,脚踝和脚跟骨相关损伤后的2,000多名患者的匿名信息。

数据来自几年的临床步态分析实践,可用于改进分析程序和模型。名为“ GAITREC”的数据库可在线免费获得。

“我们已经与AUVA一起处理和发布了数据。在冠状病毒时代,该数据集更加有趣,因为许多专家无法在实验室中收集数据,因此不得不依赖现有的数据记录。我们的数据集可以是“无论是在教学还是在研究方面都提供了帮助”,“ GaitRec”的合著者,圣佩尔滕UAS机器学习专家DjordjeSlijepčević强调说。

研究重点电机康复

St.PöltenUAS的研究重点是汽车康复,通过与合作伙伴的合作,开发了技术辅助的物理康复方法,并促进了其在临床实践中的广泛应用。

最近几年,St。Pölten无人机系统在运动康复,仪器化3D步态和运动分析,机器学习,视觉分析以及增强和虚拟现实领域扩大了自己的能力,并将其固定在数字健康创新(CDHI)。通过数字健康实验室,UAS在这些领域拥有奥地利最先进的研究实验室之一。

GAITREC数据库的工作部分由NÖForschungs- und Bildungsges.mbH(NFB)和下奥地利州政府的科学与研究部资助。

标签: 机器学习

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