Tele-Assessment: Nutzung von Deep Learning zur Beurteilung der Kinematik der oberen Gliedmassen nach Schlaganfall mit handelsüblichen Webcams
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Andreas Luft, Martina Spiess
- Stellv. Projektleiter/in : Verena Klamroth-Marganska
- Projektteam : Elena Gavagnin, Benjamin Kühnis, Lena Sauerzopf, Josef Schönhammer, Tim Unger, Alexandre de Spindler
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : Öffentliche Hand (ohne Bund) (Kanton Zürich / Digitalisierungsinitiative DIZH (Innovationsprogramm))
- Projektpartner : Universitätsspital Zürich
- Kontaktperson : Martina Spiess
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.
Weiterführende Informationen
Publikationen
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Unger, T.; de Sousa Ribeiro, R.; Mokni, M.; Weikert, T.; Pohl, J.; Schwarz, A.; Held, J.P.O.; Sauerzopf, L.; Kühnis, B.; Gavagnin, E.; Luft, A.R.; Gassert, R.; Lambercy, O.; Awai Easthope, C.; Schönhammer, J.G.,
2024.
Frontiers in Digital Health.
6(1359776).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3389/fdgth.2024.1359776
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2022.
In:
26th European Network of Occupational Therapy in Higher Education Annual Meeting (ENOTHE), Tbilisi, Georgia,14-16 October 2022.
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Sauerzopf, Lena; Luft, Andreas; Spiess, Martina,
2022.
Implementation of tools for technology-based teleassessment of sensorimotor recovery after stroke.
In:
19th International Medical Ph.D. Conference, Hradec Králové, Czech Republic, 24-25 November 2022.