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Originaltitel:
AI Driven Multimodal Joint Analysis and Prediction
Übersetzter Titel:
KI-gesteuerte multimodale Gelenkanalyse und Prognose
Autor:
Wilhelm, Nikolas Jakob
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Robotik und Systemintelligenz (Prof. Haddadin/Prof. König komm.)
Betreuer:
Haddadin, Sami (Prof. Dr.)
Gutachter:
Haddadin, Sami (Prof. Dr.); Burgkart, Rainer (Prof. Dr.); Riener, Robert (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Orthopaedics ; AI ; Robotics ; Knee ; Hand ; Exoskeleton ; Rehabilitation
Übersetzte Stichworte:
Orthopädie ; KI ; Robotik ; Knie ; Hand ; Exoskelett ; Rehabilitation
TU-Systematik:
DAT 815
Kurzfassung:
This research advances a multimodal framework for joint health, integrating machine learning and robotics into orthopedics. It offers novel bone tumor detection and limb alignment algorithms, robotic benchmarking systems for joint data, empowered by novel control strategies. To close the loop a rehabilitation exoskeleton for postoperative recovery is developed . This fusion of modern AI and robotics with clinical practice aims to refine orthopedic diagnostic, intervention and care.
Übersetzte Kurzfassung:
Die Arbeit entwickelt ein adaptives System für Gelenkgesundheit, das Informationsverarbeitung, Robotik und Orthopädie vereint. Sie stellt Algorithmen für Tumorerkennung und Gliedmaßenjustierung vor, neben Roboterplattformen für Gelenkdaten. Zusätzlich wird ein Exoskelett für die Rehabilitation erforscht. Die Innovationen sollen die orthopädische Behandlung optimieren.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1745210
Eingereicht am:
20.06.2024
Mündliche Prüfung:
26.11.2024
Dateigröße:
29309405 bytes
Seiten:
135
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241126-1745210-0-4
Letzte Änderung:
07.03.2025
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