Разработка комплекса по автоматизированному видеоанализу опорно-двигательного аппарата посредством использования машинного обучения

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Компания ?
Учебный семестр Осень 2018
Учебный курс 3-4-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3-5



Краткое описание

Проект представляет собой разработку ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА по автоматизированному видеоанализу опорно-двигательного аппарата посредством использования технологий машинного обучения (строение скелетно-мышечной системы человека) с программой фиксации отклонений, анализом данных и предоставлением готовых персонализированных рекомендаций к тренировочному процессу и физиопроцедурам.

Заказчик

Данное устройство разрабатывается для апробации и последующего внедрения в ряде оздоровительных клиник и фитнес-клубов Москвы.

Команда

Предполагается взаимодействие проектной ИТ команды с методологами Олимпийского Комитета России (сфера реабилитации спортсменов), лечащими докторами (Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины).

Предназначение комплекса

  • для неинвазивного видеоанализа состояния ОДА при статической съемке и с использованием динамических тестов.
  • для автоматизированного картирования тела человека.
  • для автоматизированного определения персонализированных программ тренировок и физиотерапевтических оздоровительных мероприятий, с последующим мониторингом и корректировкой таких программ.

Полное описание


Необходимо разработать модули интерпретации данных, получаемых с инфракрасной глубинной камеры. Данные модули должны включать в себя функционал определения ключевых точек скелетно-мышечной системы в статичном положении испытуемого, а также программную реализацию интеллектуального видеоанализа динамики движений тестируемого посредством двумерной регистрации геометрии осей ключевых скелетно-мышечных точек в различных плоскостях.


Предполагается использование продвинутого типа системы видеозахвата, основанного на технологиях компьютерного зрения и распознавания образов, без использования контактных датчиков или маркеров, прикрепляемых к телу испытуемого. Посредством программной интерпретации двух- и трехмерных многозвенных моделей исследования, отображающих сегменты опорно-двигательного аппарата, автоматизированно генерируются заключения по отклонениям от нормальных значений.


На основе методологических рекомендаций, разработанных физиотерапевтами и врачами ортопедами, идентифицируются группы мышц, определяющие отклонения, после чего в автоматическом режиме формируется программа восстановительных и коррекционных физических упражнений и физиопроцедур.

Контакты

Евгений Губарь evgubar@gmail.com