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R&D

R&D
L’idea alla base della ricerca – Principi di Funzionamento attuale

Acquisizione del dato
Sistema indossabile per la rilevazione del dato biometrico EMG ad alta densità, integrato con marcatori dell’attività cardiaca e respiratoria.
Rilevazione dei dati EEG per la valutazione cognitiva e mentale.

Elaborazione del dato
Filtraggio e normalizzazione dei dati.
Algoritmi software che garantiscono precisione e affidabilità.
Aggregazione e correlazione multiparametrica, con personalizzazione basata sul quadro clinico individuale.

Interpretazione e analisi
Sistemi di allerta basati su Intelligenza Artificiale per il rilevamento di anomalie muscolari, cardiache e mentali.
Indici di performance per valutare l’effort impiegato e migliorare l’efficienza degli esercizi.
Algoritmi di ottimizzazione della performance e prevenzione degli infortuni.

Acquisizione del segnale elettromiografico
attraverso l’utilizzo di tecnologia indossabile (patent pending).
Creazione di una Base di conoscenza per un sistema di supporto alle decisioni

 

La tecnologia Kinai è attualmente patent pending,

Acquisizione Dato
Acquisizione del segnale elettromiografico attraverso l'utilizzo di tecnologia indossabile. Monitoraggio continuo e latente dei muscoli ischiocrurali durante l’attività fisica
Sistema multisensore per la rilevazione di HDEMG, sistemi inerziali e posizionamento Spaziale.
Interpretazione e Analisi
Interpretazione e azione: I segnali puliti vengono interpretati da software e da AI e mostrati ad un professionista attraverso apposita interfaccia.
Un sistema di alerting e di push notification informa in caso di warning ed eventi critici.
Creazione di una Base di conoscenza per un sistema di supporto alle decisioni
Elaborazione Dato
Filtering e normalizzazione del segnale. Il segnale viene interpretato da algoritmi SW.Un sistema intelligente analizza i dati con l’obiettivo di identificare anomalie (attivazioni asincrone)

Bibliografia Scientifica

Il progetto di monitoraggio della condizione fisica dei muscoli degli atleti è basato su una solida base di ricerca scientifica e tecnologica. Di seguito, presentiamo un elenco di studi e articoli accademici che hanno contribuito allo sviluppo del nostro sistema. Queste risorse coprono vari aspetti della fisiologia muscolare, delle tecnologie di sensori, dell’analisi dei dati e delle metodologie per migliorare la performance atletica e prevenire gli infortuni. La bibliografia include anche ricerche sulla sicurezza degli atleti e sulle migliori pratiche per l’ottimizzazione delle prestazioni sportive.

Questa raccolta di risorse scientifiche fornisce un approfondimento dettagliato delle teorie e delle applicazioni pratiche che supportano il nostro sistema integrato di monitoraggio muscolare, offrendo agli utenti una comprensione completa del contesto scientifico e tecnologico alla base del progetto.

  1. C. S. Ahmad, L. H. Redler, M. G. Ciccotti, N. Maffulli, U. G. Longo, and J. Bradley, “Evaluation and management of hamstring injuries”, Clinical Sports Medicine Update, 2013.
  2. J. Ekstrand, M. Waldén, M. Hägglund, “Hamstring injuries have increased by 4% annually in men ’s professional football, since 2001: a 13-year longitudinal analysis of the UEFA Elite Club injury study”, British Journal of Sports Medicine, 2016.
  3. G. M. M. J. Kerkhoffs, N. van Es, T. Wieldraaijer, I. N. Sierevelt, J. Ekstrand, C. N. van Dijk, “Diagnosis and prognosis of acute hamstring injuries in athletes”, Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy, 2013.
  4. H. M. de Visser, M. Reijman, M. P. Heijboer, et al., “Risk factors of recurrent hamstring injuries: a Systematic Review”, British Journal of Sports Medicine, 2012.
  5. M. N. Bourne, R. G. Timmins, D. A. Opar, T. Pizzari, J. D. Ruddy, C. Sims, M. D. Williams, A. J. Shield, “An evidence-based framework for strengthening exercises to prevent hamstring injury”, Sports Medicine, 2018.
  6. G. Torres, et al. “Comparison of Hamstrings and Quadriceps Muscle Activation in Male and Female Professional Soccer Players”, Applied Sciences, 2021.