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Deep Learning unterstützte Ganganalyse

Deep Learning unterstützte Ganganalyse
Typ:Studentische Forschungsarbeit
Betreuer:

M.Sc. Ady Naber

Bearbeiter:

Sandro Braun

Die klinische Ganganalyse ist eine wichtige Methode, um den Ausgang von Therapien für beispielsweise Morbus Parkinson und Multiple Sclerosis (MS) zu bewerten. 
Die Auswertung der Ganganalyse ist allerdings im Moment nur im Ganglabor oder mit aufwendiger manueller Annotation möglich.
Unser Ziel ist es daher, moderne Computer Vision und Deep Learning Methoden anzuwenden, um die Gangparameter automatisiert aus Videodaten zu extrahieren.