Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch Deutsch
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS
Inhalt archiviert am 2024-06-18

Bone motion Capture from video sequences

Ziel

The analysis of human movements, gathering quantitative information about the musculoskeletal system during the execution of a motor task, plays a fundamental role for the understanding of the system physiopathology. Current methods for capturing accurate 3D human motion require the attachment of devices like markers, fixtures or sensors, that may influence the execution of natural movements, require time for subject preparation, and must occur in laboratory environment. Markerless, video-based, techniques are emerging as a solution to overcome these problems, but their application in clinical practice and biomechanical research is still limited because no good solution yet exists to accurately estimate bone movements from standard video. In particular, observed deformations of soft tissues in video data may alter predictions of bone location. An unexplored step in the direction of building a reliable video-based technique for markerless bone motion estimation is to design a model to accurately infer the movement of the underlying bone from the external structure. The design of such model is the main objective of this research and will be enabled by simultaneously captured bi-plane X-ray and video sequences. Being able to predict the bone movements from external measurements can open up non-invasive analysis in natural environments that can significantly improve our understanding of articulated body kinematics. The outgoing phase will take place at Brown University (USA), where a group of researchers have recently set up a state-of-the-art 3D X-ray imaging system for visualizing the complex bones and joints motion during natural activities. The Brown team also has developed state of the art methods of markerless human shape and motion analysis. The return phase will take place at the Movement Analysis Laboratory, Istituti Ortopedici Rizzoli (Italy), where the outcome of the research will be applied clinically for motion analysis in healthy subjects and patients.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

FP7-PEOPLE-IOF-2008
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MC-IOF - International Outgoing Fellowships (IOF)

Koordinator

ISTITUTO ORTOPEDICO RIZZOLI
EU-Beitrag
€ 325 753,66
Adresse
VIA DI BARBIANO 1/10
40136 Bologna
Italien

Auf der Karte ansehen

Region
Nord-Est Emilia-Romagna Bologna
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0