Forschung & Wissenschaft

Forschung mit FlexTail

MinkTec verbindet flexible Sensortechnologie, robuste Datenanalyse und angewandte Gesundheitsforschung, um die dreidimensionale Wirbelsäulenhaltung im Alltag messbar zu machen. Als Ausgründung der TU Braunschweig entwickeln wir mit Forschungs- und Klinikpartnern praxisnahe Werkzeuge für Biomechanik, Ergonomie und digitale Gesundheit.

Forschungsprojekt besprechen
Forschungsvisualisierung flexibler Sensortechnologie

Angewandte Evidenz

Fallstudien und Forschungsprojekte

Diagramm aus der Forschungsstudie zur Mensch-Roboter-Kollaboration

Mensch-Roboter-Kollaboration in der digitalen Fertigung

An der TU Braunschweig lieferte FlexTail in einer Studie zum robotergestützten 3D-Betondruck kontinuierliche Daten zu Wirbelsäulenkrümmung, Beugung und Rotation. Die Studie zeigte im Vergleich zum traditionellen Gießen 60 % weniger ungünstige Rückenhaltungen, 44 % weniger manuell bewegtes Gewicht und eine nahezu dreifache Produktivität.

FlexTail-Sensor in spiralförmiger Validierungsposition

Validierung der Messung der Wirbelsäulenhaltung

Eine peer-reviewte Validierungsstudie von Masch et al. evaluierte FlexTail anhand hochpräziser 3D-gedruckter Flexions-, Wirbelsäulen- und Torsionsmodelle.

Auftaktveranstaltung des PostureCare-Projekts

PostureCare: Ergonomietraining für die Pflege

PostureCare entwickelt ein interaktives Mixed-Reality-Trainingssystem für die Pflegepraxis, das potenziell schädliche Haltungen erkennt und während simulierter Aufgaben Feedback gibt. MinkTec liefert die sensorbasierte Haltungsmessung in Zusammenarbeit mit der Universität Oldenburg und OFFIS im Kontext des ZDIN Zukunftslabors Gesundheit.

Tragbares Sensorsystem zur Bewertung von Haltung und körperlichen Belastungen in der Pflege

ErgoFee: Physische Belastungen in der Pflege reduzieren

ErgoFee entwickelt ein tragbares, appgestütztes System, das körperliche Belastungen in der Pflege analysiert und direkt ergonomisches Feedback gibt. MinkTec koordiniert das Projekt mit DFKI und BeSu.Solutions; das Team erprobt, wie sich das System in den Pflegealltag integrieren lässt.

Studienteilnehmer zur FlexTail-Aktivitätserkennung

Automatische Erkennung von Alltagsaktivitäten

Studien am Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik nutzten FlexTail, um 22 Alltagsaktivitäten mit einer Genauigkeit von bis zu 98 % zu klassifizieren. Im Vergleich zur videobasierten Pose Estimation lieferte der tragbare Sensor präzisere Daten für sitzende Aktivitäten und Übergangsbewegungen, unabhängig von Kamerawinkeln und Sichtlinien.

Klinisches Forschungsbild zu Skoliose

Beweglichkeitsmessung nach Skoliose-Operation

Eine biomechanische Pilotstudie an der Asklepios Paulinen Klinik Wiesbaden maß die dreidimensionale Wirbelsäulenbeweglichkeit bei Jugendlichen mit idiopathischer Skoliose vor und nach einer korrigierenden Wirbelsäulenversteifung. FlexTail lieferte reproduzierbare Echtzeitmessungen für die objektive perioperative Verlaufskontrolle.

Vom Sensor zur Erkenntnis

Eine Plattform für jede Phase des Workflows

Beginnen Sie mit einer visuellen Prüfung, führen Sie eine reproduzierbare Analyse durch, automatisieren Sie die Datenaufbereitung oder integrieren Sie FlexTail in ein Produkt. Jeder Weg nutzt dieselben Messdaten und kann allein oder zusammen eingesetzt werden.

FlexLab Studio

Prüfen Sie Aufzeichnungen in einem visuellen Arbeitsbereich, vergleichen Sie Sitzungen zu Haltung und Bewegung und exportieren Sie die zugrunde liegenden Daten, wenn eine Studie einen eigenen Analyseweg benötigt.

Zur Demo

flexlib (Python-Bibliothek)

Erstellen Sie reproduzierbare Analysen rund um FlexTail-Aufzeichnungen: Laden Sie Messungen und Annotationen, rekonstruieren Sie die Sensorform, berechnen Sie Kennwerte und integrieren Sie die Ergebnisse in einen Data-Science-Workflow.

Notebook oeffnen

Flex CLI

Erfassen Sie Sitzungen über Bluetooth Low Energy oder USB-Serial, prüfen Sie Aufzeichnungen, berechnen Sie Haltungs- und Bewegungsstatistiken und konvertieren Sie Aufzeichnungen ohne eigene Integration in CSV, JSON, Arrow, Parquet oder RSF.

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CLI-Beispiel erkunden

FlexTail SDK

Integrieren Sie FlexTail in Ihre eigene Anwendung. Das transportneutrale SDK übernimmt Setup, Paketverarbeitung und Live-Auswertung, während Ihre Software die Kontrolle über Bluetooth, Serial, Berechtigungen und Nutzererlebnis behält.

Unterstützte Plattformen

FlexLab Studio

Windows macOS Linux Android iOS Web

flexlib (Python-Bibliothek)

Windows macOS Linux

Flex CLI

Windows macOS Linux

FlexTail SDK

Windows macOS Linux Android iOS Web

Detaillierter Evaluierungsbericht

Sehen Sie, was eine FlexTail-Evaluierung aufzeigen kann

Dieses Dokument zeigt, wofür FlexTail-Sensordaten im Kontext der Ergonomie bei der Arbeit und zu Hause eingesetzt werden können. Jedes Kapitel wendet einen anderen analytischen Rahmen auf reale Aufzeichnungen an und verdeutlicht, wie kontinuierliche Kinematik der Lendenwirbelsäule zu verwertbaren ergonomischen Erkenntnissen wird.

Abbildungsvorschau 01

Aktivitätsprofile, Haltungsverteilungen und Beugeanalysen aus realen FlexTail-Aufzeichnungen.

Detaillierten Evaluierungsbericht lesen

Peer-reviewte Arbeiten

Wissenschaftliche Publikationen

Data Science

Zusammenhang zwischen Haltung und Rückenschmerzen

Mithilfe von Haltungs- und Bewegungsdaten aus dem Alltag über mehrere Wochen haben wir kürzlich quantifizierbare Hinweise auf einen Zusammenhang bestimmter Haltungsmuster mit unspezifischen Rückenschmerzen gefunden.

FlexTail

Für 3D-Formerfassung

Unser FlexTail ist ein folienbasierter, flexibler Sensorstreifen zur richtungsbezogenen Messung von Biegungen. Durch die Kombination mehrerer geschickt angeordneter Dehnungssensoren mit einem proprietären Auswertealgorithmus ermöglicht FlexTail die tatsächliche Rekonstruktion der Streifenform. Der Sensor ist so gefertigt, dass eine sehr kosteneffiziente Massenproduktion möglich ist.

Live-Visualisierung

Interaktive Datenexploration

Entdecken Sie unsere interaktiven Visualisierungswerkzeuge, mit denen Sie Sensordaten in Echtzeit analysieren können. Diese Boxplot-Visualisierung hilft Ihnen, Verteilungen und Muster in Ihren Messdaten zu verstehen.

Entdecken

Arbeiten mit den Daten

Neben FlexLab Studio, unserer plattformübergreifenden Anwendung zum Aufzeichnen und Anzeigen von Daten, bietet flexlib Python-Zugriff auf die von unseren Sensoren erfassten Daten. Entdecken Sie im Notebook, was damit möglich ist.

Notebook ansehen
Vorschau der Geschirrspüler-Demo