EVIDENCE & PUBLICATIONS
제품의 규제 정보, 연구 결과, 현장 사례를 구분하고 각각의 적용 범위 안에서 전달합니다.
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아래 내용은 개별 연구의 설계와 대상에서 도출된 결과이며, 모든 환자군에 일반화되는 제품 성능 주장이 아닙니다.
본 연구는 스마트 인솔 센서를 활용하여 정상 보행과 8가지 비정상 보행 패턴을 분류하는 딥러닝 모델을 개발하였다. IMU 및 족저압력 기반 특징을 결합한 순차 신경망 모델이 가장 높은 분류 성능을 보였다. 특징 제거 실험을 통해 다중 센서 데이터 통합의 중요성을 입증하였다. 본 연구는 임상적 보행 이상 진단에 적용 가능한 기술적 기반을 제공한다.
본 연구는 고관절 골절 환자를 대상으로 스마트 인솔 기반 SPPB 평가와 기존 수기 평가 방법을 비교하였다. 57명의 환자를 대상으로 균형, 보행 속도, 의자 일어서기 검사를 동시에 수행하였다. 두 방법 간 높은 상관관계를 보였으며, 전체 SPPB 점수에서 유의한 차이는 관찰되지 않았다. 스마트 인솔은 객관적이고 효율적인 신체 기능 평가 도구로서 임상 활용 가능성을 입증하였다.
본 연구는 만성 발목 불안정성 환자를 대상으로 스마트 인솔을 활용한 동적 안정성 평가 가능성을 검증하였다. 기능적 테스트 수행 중 족저압력 분포와 COP 변화를 분석하여 대조군과 비교하였다. CAI 환자군에서 유의미한 불균형 패턴과 보상 움직임이 확인되었다. 본 시스템은 원격 재활 및 정량적 기능 평가 도구로서 활용 가능성을 보여준다.
본 연구는 스마트 인솔과 AI 기반 자세 추정을 활용하여 근감소증 분류 모델을 개발하였다. 83명의 근골격계 환자 데이터를 이용해 랜덤 포레스트, SVM, 신경망 모델을 비교 분석하였다. 고관절과 발목 관련 변수들이 주요 분류 지표로 도출되었으며, 복합 데이터 활용 시 분류 정확도가 크게 향상되었다. 본 연구는 근감소증 조기 진단을 위한 AI 기반 디지털 바이오마커의 가능성을 제시한다.
본 연구는 스마트 인솔과 AI 기반 보행 분석을 활용하여 근감소증 환자의 신체 기능을 평가하고 디지털 바이오마커를 개발하는 것을 목표로 하였다. 83명의 근골격계 환자를 대상으로 족저압력과 자세 추정 데이터를 수집하여 근감소증군과 대조군을 비교하였다. 관절 각도 및 보행 변수에서 유의한 차이가 확인되었으며, 스마트 인솔 기반 지표가 근감소증을 구분하는 데 유효함을 보였다. 본 연구는 임상 환경에서 객관적 신체 기능 평가 도구로서 디지털 바이오마커의 가능성을 제시한다.
본 연구는 만성 발목 불안정성 재활에서 올바른 힐 레이즈 자세를 식별할 수 있는 스마트 인솔 시스템을 제안하였다. 족저압력과 IMU 데이터를 이용해 발목 방향성과 근활성도를 분석하였다. 올바른 자세에서 비골근 활성도가 증가함을 확인하였다. 본 시스템은 재활 운동 모니터링 및 의료 소프트웨어 기반 피드백 시스템으로의 확장 가능성을 제시한다.
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현재 제공되는 기능과 개발 방향을 구분합니다.
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