Naar een geïntegreerd framework om de doeltreffendheid te verbeteren van rehabilitatie en preventie van sportletsels

Een gezonde levensstijl is de dag van vandaag cruciaal. De verhoogde activiteit resulteert echter ook in een overeenkomstige stijging van sportblessures. Dit brengt aanzienlijke kosten met zicht mee, zowel voor het gewonde individu en als voor de samenleving. Kinesitherapie kan gebruikt worden om zowel nieuwe blessure te voorkomen en als te herstellen van letsels. Kinesitherapie bevat meestal een bezoek aan een therapeut gecombineerd met het uitvoeren van oefeningen thuis. Toch is de correcte uitvoering van de oefeningen vaak moeilijk omwille van de beperkte interactie tussen de patiënt en de therapeut, wat kan leiden tot een vertraging van het herstelproces. Dit project zal onderzoeken hoe een combinatie van machine learning en biomechanica gebruikt kan worden om dit proces te verbeteren. We zullen ons richten op de onderste extremiteiten en kijken naar twee scenario's (a) oefeningen uitgevoerd in een gecontroleerde omgeving en (b) oefeningen die uitgevoerd worden tijdens het dagelijks leven (buiten).

Trefwoorden:Sports monitoring, Machine Learning

Disciplines:Toegepaste wiskunde, Computerarchitectuur en -netwerken, Distributed computing, Informatiewetenschappen, Informatiesystemen, Programmeertalen, Scientific computing, Theoretische informatica, Visual computing, Andere informatie- en computerwetenschappen