Tele-Assessment: Nutzung von Deep Learning zur Beurteilung der Kinematik der oberen Gliedmassen nach Schlaganfall mit handelsüblichen Webcams
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Martina Spiess
- Stellv. Projektleiter/in : Verena Klamroth-Marganska
- Projektteam : Elena Gavagnin, Lena Sauerzopf, Alexandre de Spindler
- Projektstatus : laufend
- Drittmittelgeber : Öffentliche Hand (ohne Bund) (Kanton Zürich / Digitalisierungsinitiative DIZH (Innovationsprogramm))
- Projektpartner : Universitätsspital Zürich
- Kontaktperson : Verena Klamroth-Marganska
Beschreibung
Wir entwickeln und validieren einen kamerabasierten Kompensationsklassifikator («3C») für die Tele-Neurorehabilitation, um normale Armbewegungen von solchen mit Kompensation zu unterscheiden. Der Algorithmus kann mit einer Webcam allein oder in Kombination mit einer inertialen Messeinheit (inertial measurement unit, IMU) verwendet werden. Diese Methode verbessert die Tele-Rehabilitation und steigert den Genesungsprozess der Klient*innen.