Machine Learning for Neuromusculoskeletal Modelling (C03)
Acronym: SFB 1483 EmpkinS C03
Project leader: Björn Eskofier, Jörg Miehling, Sandro Wartzack, Jürgen Winkler
Project members: Sophie Fleischmann, Julian Shanbhag, Sven Wirsching, Alexander Wolf
Start date: 1. Juli 2021
End date: 30. Juni 2025
Funding source: DFG / Sonderforschungsbereich (SFB)
Abstract
Es wird ein neuartiges posturales Kontrollmodell des Gehens zur Charakterisierung der Komponenten der dynamischen Gleichgewichtskontrolle erforscht. Dazu werden klinisch annotierte Gangbewegungen als Eingangsdaten genutzt und muskelaktuierte Mehrkörpermodelle um eine sensomotorische Ebene erweitert. Neuromotorische und regelungstechnische Modellparameter (patho-)physiologischer Bewegung werden mit Hilfe Maschineller Lernverfahren identifiziert. Es wird eine technische und klinische Validierung der Modelle durchgeführt. Neue EmpkinS-Messtechniken sollen baldmöglichst prototypisch auf die erarbeiteten Modelle transferiert werden.
Publications
2024
- Fleischmann S., Holzwarth Correa V., Coppers B., Sadeghi M., Richer R., Kleyer A., Simon D., Bräunig J., Vossiek M., Schönau V., Schett G., Koelewijn A., Leyendecker S., Eskofier B., Liphardt AM.:
Classification of rheumatoid arthritis from hand motion capture data using machine learning
13. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Biomechanik (DGfB) (Heidelberg, 24. April 2024 - 26. April 2024)
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2023
- Fleischmann S., Shanbhag J., Miehling J., Wartzack S., Leyendecker S., Koelewijn A., Eskofier B.:
Time vs. Space: Comparing gait cycle normalization methods and their effect on foot placement control
28th Congress of the European Society of Biomechanics (Maastricht, 9. Juli 2023 - 12. Juli 2023)
BibTeX: Download - Shanbhag J., Fleischmann S., Eskofier B., Koelewijn A., Wartzack S., Miehling J.:
Towards postural control simulation using a sensorimotor enhanced musculoskeletal human model
ISPGR World Congress 2023 (Brisbane, 9. Juli 2023 - 13. Juli 2023)
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