Vorhersage von Werten für räumlich-zeitliche Gangdaten mit Deep Learning

Tiefe Lernmodelle können die Druckwerte von Gangzyklen genau vorhersagen, was für Anwendungen wie Rehabilitationsfortschrittsüberwachung, Sturzrisikobewertung, Sturzvorhersage und Unterstützung von Exoskelettbewegungen nützlich sein kann.