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Nuevo trabajo de aplicación de técnicas de aprendizaje automático para análisis cuantitativo de la marcha (proyecto KNIGHT)

En la sección de proyectos / projects podéis encontrar la relación de proyectos de I+D+i, TFGs y TFMs en los que estamos trabajando desde el laboratorio MAmIoT del grupo MAmI Research Lab.

En esta ocasión, acabamos de añadir un nuevo proyecto en desarrollo cuyo resumen podéis ver directamente aquí. Se trata del Trabajo de Fin de Grado (TFG) que está siendo desarrollado por nuestro estudiante Alfonso Barragán Carmona bajo la supervisión de Iván González Díaz y José Bravo Rodríguez.

El proyecto KNIGHT persigue diseñar e implementar una solución modular que permita adquirir y tratar datos de presión plantar, empleando nuestro prototipo vestible InGAIT (plantillas sensorizadas). Dichos datos, serán usados para demarcar eventos relevantes del ciclo de la marcha humana y estimar y evaluar de forma cuantitativa la simetría de la zancada.

KNIGHT se encuentra en el primer tercio de su desarrollo, por lo que iremos incorporando detalles más específicos del proyecto paulatinamente en https://mamiot.com/projects-knight/.

Si estáis interesados en saber más sobre éste u otros proyectos de @mamiotlab no dudéis en poneros en contacto con nosotros.

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Iván González is postdoctoral researcher at the Castilla-La Mancha University.
Ciudad Real (Spain)