相關研究案例
適用於運動員和糖尿病患者的人工智能鞋
CMST，Ument的imec實驗室和由imec和TNO創立的Holst中心，與比利時RSscan公司合作開發智能鞋底。鞋底有大約900個感測器，可以在您行走或跑步時測量壓力分佈。
對於頂尖運動員，復健醫療人員及糖尿病患者來說、這是非常棒的。
這一新發展的獨特之處在於鞋底內的大量感測器，高測量頻率以及極薄且柔韌電子設備。RSscan希望最遲在2020年將產品推向市場。
完整的文章可在IMEC的網站上找到：https://www.imec-int.com/nl/imec-magazine/imec-magazine-july-2018/a-smart-shoe-for-sportsmen-and-diabetics
自動化和創新、設計和製造矯正鞋和矯正鞋墊的質量保證。
“在FOOTWORK的背景下，項目聯盟希望開發一種自動數位矯正工作流程，包括數位患者測量，電腦輔助分析，3D建模和矯形器的數位化製造，”FOOTWORK項目的研究負責人Toon Huysmans說。“目的是首次應用在矯正器開發的每個階段使用統計足模型的數據驅動方法。透過開發這樣的自動化數位化流程，FOOTWORK項目可以大大提高矯形器工作流程的效率和可靠性，從而確保矯形鞋和矯正鞋墊的質量。
結果
模組化掃描設置能夠以經濟高效和準確的方式處理不同的掃描需求
作為FOOTWORK項目的一部分，該團隊探索了各種經濟高效且準確的掃描設置。這導致了模組化設置，可以處理不同的掃描需求 - 取決於足部病理。Fien Burg，項目負責人：“這使我們可以測量不同的感興趣區域，例如腳（用於開發鞋楦或鞋墊）或腳和小腿（用於開發踝足矯形器）。該設置包括動態足底壓力測量和3D掃描技術; 和採集協議已經設計用於靜態和動態3D掃描。
數位技術，以（1）檢測病理（透過使用統計足模型）和（2）提供矯正器的設計標準（透過使用人工智能）
已經引入了一種用於檢測腳部形狀異常的自動數字方法。新的數據驅動方法將有助於足部病理的醫學診斷和自動化矯形設計 - 世界首創。Toon Huysmans：“首先，我們基於動態足底壓力測量和健康個體3D掃描的大型數據庫，創建了一個3D統計健康足模型並量化了正常變異。然後可以將新的潛在病理個體的測量數據與該健康的足部模型進行比較，並且可以標記顯著的偏差。這些偏差可以為臨床醫生提供異常的客觀見解。其次，“異常”信息被用作監督人工智能（AI）框架（神經網路）的輸入。
