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Développement technologique de la genougraphie grâce à l'intelligence artificielle et accélération du transfert de l'innovation

Développement technologique de la genougraphie grâce à l'intelligence artificielle et accélération du transfert de l'innovation
基因图谱开发技术和智能技术及创新转移加速
批准号:
565212-2021
负责人:
Hagemeister, NicolaNJ
金额:
$7.45万
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Alliance Grants
财政年份:
2022
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2022-01-01 至 2023-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
这项技术被称为“遗传变异技术”、“遗传变异技术”、“遗传变异技术”、“遗传变异技术”、“遗传变异技术”、“遗传变异技术”、“遗传变异技术”。在此之前,我将测试一种方法,使我能更容易地将我的个人信息与我的个人信息联系起来。倒Emovi,这个项目debouchera苏尔一个新式代du KneeKG,有更便宜一点的房间加上polyvalente, en + de telemedecine联合国开发新的产品适用。Moveck通过单一平台模块化的生物质控和质控技术,为企业和企业提供技术支持。从项目的角度看,如果你的评价是,你的评价是,你的评价是,你的评价是,你的评价是,你的评价是,你的评价是,你的评价是这个项目有四分之一的目标。本文的目的是构建一个大的跨界可变可变数据库(BDD),并将其应用于人工智能算法(IA)中。目标1:测试BDD的确认方,并确定其在iia中的位置。将测试可能的替换者,如捕获运动的实际情况,如捕获运动的实际情况,如捕获运动的实际情况,如捕获运动的实际情况,如捕获运动的实际情况,如捕获运动的实际情况,如捕获运动的实际情况,如捕获相同运动的实际情况,如捕获运动的实际情况,如捕获相同运动的实际情况,如捕获运动的实际情况,如捕获相同运动的实际情况。目的2:对临床新适应症的临床适应症进行研究。L 3虎钳目的是开发一个可德概念倒一个应用en telemedecine倒faciliter L”倩碧等fonctionnelle距离des病人,ce,从德方法在IA de检测de姿势。
英文摘要
Le KneeKG est une technologie révolutionnaire utilisée cliniquement pour l'examen de la genougraphie afin de mesurer les déficits mécaniques à la marche des patients souffrant de problèmes de genou. Cependant, il est aujourd'hui impératif de faciliter le déploiement à grande échelle du système KneeKG. Pour Emovi, ce projet débouchera sur une nouvelle génération du KneeKG, moins chère et plus polyvalente, en plus de développer un nouveau produit applicable en télémédecine. Moveck offre du support aux chercheurs et aux industriels dans leur développement technologique via une plateforme modulaire en biomécanique de la marche. Ce projet démontrera comment, à chaque niveau, la suite de développement proposée par Moveck permet le transfert de connaissances du monde universitaire vers l'industrie.Ce projet a quatre objectifs. L'objectif 0 est de construire une grande base de données (BDD) interopérable qui permettra par la suite l'application d'algorithmes d'intelligence artificielle (IA). L'objectif 1 est confirmer à partir de la BDD et par des méthodes en IA qu'il est possible de remplacer les capteurs de mouvement actuels du KneeKG par des capteurs inertiels beaucoup moins chers tout en identifiant les mêmes déficits mécaniques. L'objectif 2 est de proposer grâce à l'IA des biomarqueurs mécaniques pour de nouvelles indications cliniques. L'objectif 3 vise à développer une preuve de concept pour une application en télémédecine pour faciliter l'évaluation clinique et fonctionnelle à distance des patients, et ce, à partir de méthode en IA de détection de pose.
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