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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
从技术上来说,这是对L的技术研究和临床应用,而L的技术检查则是对病人问题的研究。当然,这是一件很重要的事情,因为这是一件很重要的事情。新产品适用于所有新产品,包括新产品、新产品、新产品和新产品。通过UNPLATEFORME MODULIELE EN Biomécanique de la Marche,转移到支持企业和企业的发展技术。世界大学与L的产业相比,我们的事业发展前景不容乐观。L的目标是构建一个可互操作的大数据库(BDD),L的应用是智能人工智能(IA)。L的目标是确认这一点,因为它是一种可能的替代者,也是一种可能的替代方式。L的研究对象是L的生物化石和新的临床迹象。L的目标是将发展的理念应用于L的临床研究中,并帮助L评估患者的临床和家庭功能,等等,作为一种检测方法。
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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