DEEP_LAB: Deep Learning aplicado al Análisis Biomecánico de Movimientos Humanos
Objetivos
El objetivo principal del proyecto es poner a punto y explorar el potencial uso de nuevas metodologías de registro y de análisis de datos biomecánicos de movimientos humanos, basado en Deep Learning (DL), para desarrollar herramientas y soluciones innovadoras para los ámbitos de la salud y el deporte.
Para la consecución del objetivo principal se han definido los siguientes objetivos técnicos:
- Definir, en colaboración con las empresas participantes en el proyecto, las principales aplicaciones de las tecnologías de registro biomecánico y de las tecnologías basadas en DL, e identificar necesidades para su desarrollo y aplicación.
- Poner a punto y adaptar a las necesidades detectadas, técnicas y metodologías de registro biomecánico y basadas en DL.
- Ampliar el conocimiento sobre DL, en particular, profundizar en las técnicas más adecuadas para el análisis del movimiento humano en el ámbito clínico y deportivo.
- Definir y poner en marcha un estudio aplicado en entorno clínico y deportivo, utilizando las metodologías de registro basadas en DL, a partir del conocimiento desarrollado en el proyecto.
- Estudiar la viabilidad de los resultados del proyecto en colaboración con las empresas participantes.
Al finalizar el proyecto se pretende obtener y validar en contexto real los siguientes resultados:
- R1: Procedimiento de identificación automática de marcadores mediante DL para sistema de registro cinemático.
- R2: Procedimiento multicámara de registro cinemático de movimientos sin marcadores
Empresas colaboradoras
Coordinador:Instituto de Biomecánica (IBV)
Empresas colaboradoras:
- UMIVALE ACTIVA, Mutua Colaboradora de la Seguridad Social.
- Unión de Mutuas, Mutua Colaboradora de la Seguridad Social
- HOSPITAL IMED VALENCIA
- Training for you
- Universidad Europea de Valencia
- UNIVERSIDAD CATÓLICA DE VALENCIA
- Centro Ortopédico Valencia (COV Ortopedia S.L.)
Duración y referencia
Fecha de inicio: 01-01-2023
Fecha de finalización: 31-12-2023
Referencia del proyecto: IMDEEA/2023/79