Ваша походка — цифровой отпечаток здоровья
FootPrint-ID™ декодирует 41 параметр походки в персонализированную 3D-карту биомеханических рисков.
Оценка рисков
Выявлен рискОт реактивной к предиктивной ортопедии
Миссия Лаборатории цифровой биомеханики FootScan Analytics
"За последние 50 лет ортопедия научилась блестяще лечить последствия — протезировать суставы, сращивать переломы, исправлять деформации. Но мы по-прежнему почти беспомощны в профилактике. FootScan Analytics создан, чтобы изменить это — дать медицине инструмент для предотвращения, а не лечения."
Зарождение гипотезы
Анализ 1500 историй болезни выявил статистически значимую корреляцию между параметрами стопы в 20-30 лет и развитием остеоартроза в 45-55 лет. Формирование междисциплинарной команды.
Пилотное исследование
Разработка протокола FootPrint-ID. Первое слепое исследование на 300 пациентах показало 89% точность прогноза. Публикация в Journal of Biomechanics.
Клиническая валидация
Мультицентровое исследование в 12 клиниках РФ. Создание первой в мире нормативной базы биомеханических параметров для населения России. Подача патентной заявки.
Научные принципы лаборатории
Превентивный подход
Фокус на досимптоматической стадии. Мы ищем маркеры, которые появляются за годы до клинических проявлений.
Системная биомеханика
Не изолированное изучение стопы, а анализ всей кинетической цепи: стопа-колено-таз-позвоночник.
Цифровая объективность
Исключение субъективной оценки. Все измерения — алгоритмизированные, воспроизводимые, с заданной погрешностью.
Как работает наша технология
От 3D-сканирования до расчета индивидуального коэффициента риска
Бесконтактное мультиспектральное сканирование
Используем технологию структурированного света с 3 камерами и ИК-проектором. Точность: 0.05 мм. Время сканирования: 1.2 секунды. Получаем не только 3D-геометрию, но и карту микродеформаций мягких тканей.
Нейросетевая сегментация и анализ
Алгоритм DeepFootNet (архитектура U-Net++ с Attention Gates) выделяет 27 анатомических зон, 41 ключевую точку и 15 осей биомеханического напряжения. Обучен на 25,000 размеченных образцов.
Расчет FootPrint-ID коэффициента
На основе 41 параметра вычисляется индивидуальный коэффициент биомеханического риска (F-ID score) по 4 основным направлениям: суставной, позвоночный, травматический, дегенеративный.
Клиническая валидация
Остеоартроз коленных суставов
Прогноз развития за 3-5 лет до первых рентгенологических признаков (n=450, p<0.001)
Хронические боли в пояснице
Корреляция с развитием неспецифических болей в спине (n=320, p=0.003)
Стресс-переломы у атлетов
Предсказание риска у бегунов и прыгунов (n=180, p<0.001)
Научная команда
Междисциплинарный альянс ортопедов, биомехаников и специалистов по ИИ
Д-р Алексей Волков
Автор гипотезы о стопе как биомеханическом паспорте. 15 лет в биомеханике, руководил 7 научными проектами. В 2021 году оставил академическую карьеру для создания FootScan Analytics.
Д-р Мария Иванова
Главный биомеханик, к.б.н.
Специализация: кинетический анализ, моделирование биомеханических цепей
Проф. Сергей Петров
Клинический консультант, д.м.н.
Зав. кафедрой травматологии, 30+ лет клинического опыта
Антон Кузнецов
Lead ML Engineer
Экс-Yandex, специализация: компьютерное зрение в медицине
Екатерина Смирнова
Глава отдела данных, к.ф.-м.н.
Создание крупнейшей в РФ базы биомеханических данных
Научные консультанты
Научные публикации
Peer-reviewed исследования и конференционные материалы
FootPrint-ID: A novel biomechanical signature for early prediction of knee osteoarthritis development
Nature Biomedical Engineering (принято к публикации)
Digital biomechanical screening of athletes: prospective cohort study on stress fracture prediction
Journal of Sports Sciences, Vol. 41, Issue 8
Biomechanical Gait Clusters in a Normal Population: Implications for Early Diagnostics
Journal of Biomechanics, Vol. 158, 111782
Исследование, основанное на анализе данных 2500 человек, впервые выделило 6 стабильных биомеханических кластеров походки в здоровой популяции.
Методология построения 3D-биомеханического профиля стопы по данным сканирования структурированным светом
Вестник травматологии и ортопедии им. Н.Н. Приорова, №4, с. 45-56
Детальное описание технологического стека и алгоритмической основы платформы FootScan Analytics.
Longitudinal Validation of FootPrint-ID Score as a Predictor of Knee Osteoarthritis Onset: 3-Year Follow-Up Results
Podium Presentation at Orthopaedic Research Society (ORS) Annual Meeting, Сан-Диего, США
Подтверждена прогностическая сила коэффициента F-ID: у 91% участников из группы высокого риска развились признаки гонартроза.
Применение цифрового биомеханического скрининга в подготовке спортивного резерва: опыт совместного проекта с ЦСКА
X Всероссийский конгресс "Спортивная медицина. Наука и практика", Москва
Скрининг позволил выявить 17% атлетов с латентным риском стресс-переломов.
GaitFlow: A Novel Graph Neural Network Architecture for Modeling Dynamic Biomechanical Interactions in Human Gait
arXiv preprint, arXiv:2403.05512 [cs.LG]
GaitFlow превосходит классические CNN в прогнозировании распространения нагрузки.
Экономическая эффективность массового биомеханического скрининга для системы ОМС: пилотное моделирование
SSRN Preprint, ID 4451203
Моделирование показывает снижение затрат на лечение остеоартроза на 18-22%.
DeepFootNet: 3D convolutional neural network for anatomical segmentation of foot scans
Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention
First normative database of biomechanical foot parameters for Russian population: cross-sectional study of 2,500 subjects
bioRxiv preprint, doi: 10.1101/2023.08.15.553412
Клинические и научные партнёры
Совместные исследовательские программы и клинические площадки
Клинические центры
Научные институты
Спортивные организации
Исследовательские гранты
РНФ №22-15-20034
"Цифровые биомеханические маркеры предиктивной ортопедии", 2022-2024
Минобрнауки №075-15-2022-301
"ИИ для ранней диагностики заболеваний ОДА", 2022-2023
Приглашаем к коллаборации
Открыты для научного сотрудничества и пилотных проектов
Форма для научных запросов
Заполните форму для обсуждения возможностей сотрудничества. Обычно мы отвечаем в течение 3 рабочих дней.