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Grant: Alliance Grants

École de technologie supérieure

$102,255.00

Développement technologique de la genougraphie grâce à l'intelligence artificielle et accélération du transfert de l'innovation

EF 2022-23

Résumé
Le KneeKG est une technologie révolutionnaire utilisée cliniquement pour l'examen de la genougraphie afin de mesurer les déficits mécaniques à la marche des patients souffrant de problèmes de genou. Cependant, il est aujourd'hui impératif de faciliter le déploiement à grande échelle du système KneeKG. Pour Emovi, ce projet débouchera sur une nouvelle génération du KneeKG, moins chère et plus polyvalente, en plus de développer un nouveau produit applicable en télémédecine. Moveck offre du support aux chercheurs et aux industriels dans leur développement technologique via une plateforme modulaire en biomécanique de la marche. Ce projet démontrera comment, à chaque niveau, la suite de développement proposée par Moveck permet le transfert de connaissances du monde universitaire vers l'industrie.Ce projet a quatre objectifs. L'objectif 0 est de construire une grande base de données (BDD) interopérable qui permettra par la suite l'application d'algorithmes d'intelligence artificielle (IA). L'objectif 1 est confirmer à partir de la BDD et par des méthodes en IA qu'il est possible de remplacer les capteurs de mouvement actuels du KneeKG par des capteurs inertiels beaucoup moins chers tout en identifiant les mêmes déficits mécaniques. L'objectif 2 est de proposer grâce à l'IA des biomarqueurs mécaniques pour de nouvelles indications cliniques. L'objectif 3 vise à développer une preuve de concept pour une application en télémédecine pour faciliter l'évaluation clinique et fonctionnelle à distance des patients, et ce, à partir de méthode en IA de détection de pose.
Programme
Alliance Grants
Emplacement
Quebec, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data

Tel que publié

Application id
565212-2021
Name nom
Hagemeister, Nicola NJ
Department département
Génie des systèmes
Organization id
53
Institution établissement
École de technologie supérieure
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2022
Competition year année de concours
2021
Award amount
102255
Program id
ALLRP
Program name en
Alliance Grants
Program name fr
Subventions Alliance
Group en
RESEARCH PARTNERSHIPS
Group fr
PARTENARIATS DE RECHERCHE
Committee code
96
Committee name en
RPP Internal Decision Cttee
Committee name fr
Cté de décision interne - PPR
Area of application code
518
Area of application group en
Manufacturing processes and products
Area of application group fr
Procédés et produits industriels
Area of application en
Medical equipment and apparatus
Area of application fr
Appareils et instruments médicaux
Research subject code
1901
Research subject group en
Biomedical engineering
Research subject group fr
Génie biomédical
Research subject en
Biomedical technology
Research subject fr
Technologie biomédicale
Installment
inst:2
Partie
1
Nb partie
2
Application title
Développement technologique de la genougraphie grâce à l'intelligence artificielle et accélération du transfert de l'innovation
Application summary
Le KneeKG est une technologie révolutionnaire utilisée cliniquement pour l'examen de la genougraphie afin de mesurer les déficits mécaniques à la marche des patients souffrant de problèmes de genou. Cependant, il est aujourd'hui impératif de faciliter le déploiement à grande échelle du système KneeKG. Pour Emovi, ce projet débouchera sur une nouvelle génération du KneeKG, moins chère et plus polyvalente, en plus de développer un nouveau produit applicable en télémédecine. Moveck offre du support aux chercheurs et aux industriels dans leur développement technologique via une plateforme modulaire en biomécanique de la marche. Ce projet démontrera comment, à chaque niveau, la suite de développement proposée par Moveck permet le transfert de connaissances du monde universitaire vers l'industrie.Ce projet a quatre objectifs. L'objectif 0 est de construire une grande base de données (BDD) interopérable qui permettra par la suite l'application d'algorithmes d'intelligence artificielle (IA). L'objectif 1 est confirmer à partir de la BDD et par des méthodes en IA qu'il est possible de remplacer les capteurs de mouvement actuels du KneeKG par des capteurs inertiels beaucoup moins chers tout en identifiant les mêmes déficits mécaniques. L'objectif 2 est de proposer grâce à l'IA des biomarqueurs mécaniques pour de nouvelles indications cliniques. L'objectif 3 vise à développer une preuve de concept pour une application en télémédecine pour faciliter l'évaluation clinique et fonctionnelle à distance des patients, et ce, à partir de méthode en IA de détection de pose.