“步态分析可提供大量数据。它们的解释很困难，并且人们对使用机器学习方法支持医学决策过程非常感兴趣。“我们拥有的数据越多，结果就越好。” St。PöltenUAS的“电机修复”研究中心负责人Brian Horsak解释说。

2,000多名患者的匿名数据

为了促进研究，治疗和诊断，St。PöltenUAS和AUVA的Brian Horsak及其同事现已发布了有关该主题的全球最大的匿名数据集之一。数据包括关节移植，骨折和韧带损伤以及相关的髋部，膝盖，脚踝和脚跟骨疾病后的2,000多名患者的匿名信息。

数据来自几年的临床步态分析实践，可用于改进分析方法和模型。可免费在线获取名为“ GAITREC”的数据库。

“我们与AUVA合作处理并发布了数据。在当今的时代，此数据集变得更加有趣，因为许多专家无法在实验室中收集数据，因此必须依靠现有的数据集。我们的数据集在这里对于教学和研究都是有用的，“强调“ GaitRec”的合著者，St。PöltenUAS的机器学习专家DjordjeSlijepčević。

研究专注于运动康复

圣珀尔特UAS的汽车康复研究中心开发了技术辅助的物理康复方法，并通过与合作伙伴的合作促进了其在临床实践中的广泛应用。

近年来，St。PöltenUAS在运动康复，3D步态和运动分析(仪器)，机器学习，视觉分析以及增强和虚拟现实，并将其锚定在数字健康创新中心(CDHI)的现场。通过数字健康实验室，应用科学大学在这些领域拥有奥地利最先进的研究实验室之一。

GAITREC数据库的工作部分由NÖForschungs- und Bildungsges.mbH(NFB)和下奥地利联邦政府科学与研究部资助。