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SMARTGAIT: KI-basierte Ganganalyse aus Smartphone-Videoaufnahmen in der Neurorehabilitation

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Datum

2024

Autor:innen

Liepert, Joachim
Gruber, Markus

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https://doi.org/10.1055/a-2427-7583
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Sportwissenschaft: Publikationen
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Publikationstyp
Zeitschriftenartikel
Publikationsstatus
Published

Erschienen in

neuroreha. Georg Thieme Verlag. 2024, 16(04), S. 173-179. ISSN 1611-6496. eISSN 1611-7654. Verfügbar unter: doi: 10.1055/a-2427-7583

Zusammenfassung

Die Wiederherstellung der Gehfähigkeit ist ein zentrales Ziel in der Rehabilitation von Patientinnen und Patienten mit neurologischen Erkrankungen. Die Bandbreite der neurologisch bedingten Gangstörungen reicht von leichten Unsicherheiten beim Gehen bis hin zu schwerwiegenden Beeinträchtigungen, die auch das Sturzrisiko deutlich erhöhen. Neben klinischen Gehtests bringt die technologiebasierte Ganganalyse wichtige Vorteile ein. Jedoch wird der Gang aufgrund des damit verbundenen Mehraufwands nur selten mit technologiebasierten Systemen analysiert. Einfachere Alternativen werden benötigt, die kostengünstiger, mobiler und benutzerfreundlicher sind und beispielsweise mit dem Smartphone erfolgen können.

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Fachgebiet (DDC)
610 Medizin

Schlagwörter

Konferenz

Rezension
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Zitieren

ISO 690BARZYK, Philipp, Jana STÜRNER, Alina Sophie BODEN, Manuel STEIN, Daniel SEEBACHER, Joachim LIEPERT, Markus GRUBER, Michael SCHWENK, 2024. SMARTGAIT: KI-basierte Ganganalyse aus Smartphone-Videoaufnahmen in der Neurorehabilitation. In: neuroreha. Georg Thieme Verlag. 2024, 16(04), S. 173-179. ISSN 1611-6496. eISSN 1611-7654. Verfügbar unter: doi: 10.1055/a-2427-7583
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Interner Vermerk

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URL der Originalveröffentl.
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Prüfdatum der URL

2024-12-09

Prüfungsdatum der Dissertation

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Allianzlizenz
Corresponding Authors der Uni Konstanz vorhanden
Internationale Co-Autor:innen
Universitätsbibliographie
Ja
Begutachtet
Unbekannt
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