An advanced machine learning model for classifying orthopaedic gait disorders using ground reaction force data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113533
과학기술정보통신부
한국연구재단
경희대학교국제캠퍼스
왕준식
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,419만원
6,419만원
기초연구
대학
경기도 용인시
보건의료 > 의료기기 > 생체신호 측정/진단기기
... 목표는 정형외과적 하지 질환 환자의 지면반력(Ground Reaction Force; GRF) 데이터를 체계적으로 수집하여 대규모 빅데이터를 구축하고, 이를 기반으로 트랜스포머(Transformer) ... 기술을 확립하고자 함.◆ 보행의 지지기(stance phase) 동안 발생하는 3차원 GRF 데이터를 활용하여, 정확하고 신속하며 간편한 사전 선별(pre-screening) 기법을 개발하는 ...
... 차) 50세 이상의 다양한 정형외과적 하지 질환 환자를 모집하여, 머신러닝 모델 학습을 위한 고품질 보행 GRF 빅데이터셋을 구축할 예정임. 매년 족부, 무릎, 고관절, 척추 질환 환자 각 30명과 대조군 30명을 확보하여, 질환별 균형 잡힌 데이터 수집을 목표로 함.◆ 최종적으로 대조군을 포함한 총 600명의 보행 GRF 데이터를 확보하고, 각 질환군 환자 120명에 ...
◆ 현재 많은 정형외과적 케이스에서는 초기 단계에서 진단이 어렵고 모호한 경우가 많아 신속한 판단에 한계가 있음. 이에 본 과제에서 수집된 보행 GRF 데이터는 이러한 진단이 어려운 사례에 대해 신속하고 정확한 진단에 도움이 될 것임.◆ 본 과제에서 개발된 머신러닝 기반 진단 모델은 향후 다양한 의료기관에서 활용될 가능성이 있으며, 효과적인 사전 진단 도구로서 ...