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    생체역학연구실 BMML
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    이화여자대학교 생체역학 연구실(BMML)은 생체 역학 및 생체재료학에 기반한 차세대 의료기기의 개발과 다양한 의료영상과 공학기술을 이용한 골다공증성 골절예측을 연구하고 있다. 생활습관의 변화 및 고령화에 따른 당뇨병의 증가는 당뇨성 족부질환을 증가시키고 있어, 이를 조기에 예측하는 진단기기를 개발하여 특허 및 Start-Up company와 연계시켜 연구하고 있다. 또한 하지의 움직임에 기반한 생체운동역학 및 족부의 연성조직 특성을 이용한 차세대 군화 및 스마트 신발의 개발을 진행하고 있다. 더불어 약제의 효과 및 노령화에 따른 골다공증성 골절 예측을 다양한 의료영상기기(CT, DXA등)와 공학적 모델링을 통해 연구하고 있다.
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    Development of Foot Diagnosis and Shoe Manufacturing Technology for Disabled
    Development of 3D scan-based digitized and quantified foot assessment method
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    Gait analysis of Proshetic Knee for Transfemoral Amputees
    Comparison between three lower limb prostheses embedding pneumatic, hydraulic and microprocessor-controlled prosthetic knee (MPK)
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    Development of Pressure Ulcer Prevention Ultra-Low Noise Type Posture Change Care Robot
    Analysis of complements for detachable power assistance devices for wheelchair
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    Structure Analysis and Optimum Design for Smart Shoulder Joint Exerciser
    Lightweight and compact smart shoulder joint exerciser frame through topology optimization technique
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    Development of Osteoporotic Fracture Risk Assessment by Machine Learning
    Development of supervised machine learning models for the prediction of geometrical and environmental conditions leading to bone fragility
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    Prediction of Diabetic Ulcer and Stiffness of the Soft Tissue of Foot Using Indentation Device
    Changes in plantar soft tissue caused by pathological and biomechanical factors
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    Development of Power Assist Devices for Wheelchair Users
    Analysis of complements for detachable power assistance devices for wheelchair
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    Integrated Study on Tungsten Particle-Reinforced SLA Methacrylate
    Manufacturing process of tungsten (W) particles-reinforced SLA methacrylate and mechanical properties investigation
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    Gait Parameters Estimation and Individuals' classification
    A machine learning-based algorithm as follows: - Is trained by linking the gate parameters from CCTV (Openpose-based), MCC, IMU
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