< Terug naar vorige pagina

Project

Het gebruik van machine learning modellen om musculoskeletale belasting en hardloop gerelateerde blessures te voorspellen op basis van data verzameld door draagbare sensoren

Hardlopen is een populaire fysieke activiteit die naast gezondheidsvoordelen ook het risico op het ontwikkelen van een hardloopblessure (HB) met zich meebrengt. Gezien de negatieve socioeconomische impact van HBs, is hun preventie belangrijk. Het voorspellen HBs is een potentiele crusiale factor bij de preventie ervan, aangezien het mogelijk maakt om tijdig passende maatregelen te nemen om de ontwikkeling van een HBs te voorkomen. Bovendien heeft kennis van structuurspecifieke belasting (SSB) het potentieel om de preventie of het herstel van HBs te verbeteren, aangezien cumulatieve SSB een centrale rol speelt bij de ontwikkeling van een HB. Echter blijft het meten van SSB buiten een laboratorium een onopgeloste uitdaging. Vandaar dat SSB en externe belasting in dit project voorspeld zal worden door een combinatie van biomechanica, draagbare sensoren en machine learning. Deze belastings voorspellings tool zal vervolgens worden gebruikt om input te leveren voor een machine-learning model dat HBs voorspelt wat uiteindelijk kan helpen met de preventie van HBs.  

Datum:1 okt 2021 →  Heden
Trefwoorden:Musculoskeletal load, Running, Artificial ingelligence, Biomechanics
Disciplines:Biomechanica, Machine learning en besluitvorming
Project type:PhD project