Coffee Talk – Innovation in der Ganganalyse
Schnappe dir dein Kaffee und sei dabei!
- Praxisnah & interaktiv – Exklusive Einblicke und direkte Fragen an Expert:innen.
- Entspannt & inspirierend – Hol dir bei einem Kaffee die neuesten Insights zur Ganganalyse.
- Netzwerken & Ideen – Tausche dich aus und entdecke neue Impulse.
15. Mai 16Uhr Ι MoveD – Open Research Data
Speaker: Michelle Haas PhD Studentin Universität Basel
Die strukturierte Veröffentlichung von Daten mit vollständigen Metadaten wird immer wichtiger – auch in der Bewegungsanalyse. Doch wie gelingt eine transparente und nachhaltige Datendokumentation?
In diesem Webinar werden die von der ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften entwickelten Leitlinien für Open Research Data vorgestellt. Sie bieten wertvolle Orientierung für Forschungsteams und Labore und begleiten den gesamten Datenlebenszyklus.
Was die Leitlinien bieten:
- Klare Orientierung: Unterstützung bei der Dokumentation von Daten und Metadaten
- Praxiserprobte Ansätze: Geprüft in einem gemeinsamen Projekt der ZHAW, ZHdK & Sphery
- Best-Practice-Beispiele: Präsentiert als Case Study zum 40-jährigen Vicon-Jubiläum
05. Juni 16Uhr Ι Computer Vision für Bewegungsanalyse im klinischen Alltag
Speaker: Tim Unger PHD Student DART Lab @ LLUI / RELab ETH Zürich
Wie zuverlässig ist markerloses Motion Capture im Vergleich zu herkömmlichen optischen Systemen? Es wurde in den letzten Monaten eine neuartige, markerlose Motion-Capture-Pipeline getestet – basierend auf nur fünf Webcams, evaluiert an einem Datensatz aus zwei Jahren Forschung.
In diesem Webinar werden die Ergebnisse der Forschung präsentiert und es gibt spannende Einblicke in die technische Umsetzung, die Validität des Systems und die klinische Anwendbarkeit.
- Optisches vs. markerloses Motion Capture– Vergleich biomechanischer Modelle & Gelenkkinematiken
- Validierung am klinischen Beispiel– Analyse von Schlaganfallpatient:innen bei einer Trinkaufgabe
- Herausforderungen & nächste Schritte– Wie kann diese Technologie in die klinische Praxis integriert werden?
19. Juni 16Uhr Ι IntellEvent: auf Deep Learning basierender Algorithmus zur Gangereigniserkennung
Speaker: Bernhard Dumphart Junior Researcher Institut für Gesundheitswissenschaften
IntellEvent ist ein Deep-Learning-basierter Algorithmus zur präzisen Erkennung von Gangereignissen wie Initial Contact (IC) und Foot Off (FO) – mit einer Genauigkeit von ≥99 % bzw. ≥95 % in nur wenigen Millisekunden. In diesem Webinar zeigen wir, wie IntellEvent herkömmliche Methoden übertrifft und auch bei komplexen pathologischen Gangmustern zuverlässig einsetzbar ist.
- Deep Learning-basierte Gangereigniserkennung – Vergleich zu traditionellen Methoden
- Zuverlässigkeit bei pathologischen Gangmustern – Anwendung bei Klumpfuß, Zerebralparese und mehr
- Herausforderungen & nächste Schritte – Wie kann IntellEvent in die klinische Praxis integriert werden?
