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Magnes
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44 resultados

Artículo

Magnes en RehabWeek 2025

Magnes participó en RehabWeek 2025, celebrado en Chicago; se trata de uno de los congresos más importantes a nivel mundial centrados en la tecnología de rehabilitación y la neurorrehabilitación.

Artículo

Magnes presentó NUSHU en el CES 2025 de Las Vegas

En enero de 2025, Magnes participó en el CES 2025 de Las Vegas, el evento tecnológico más influyente del mundo, que reúne a líderes globales, innovadores y responsables de la toma de decisiones de diversos sectores.

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Únete al movimiento

Únete al Movimiento Imparable de Magnes y ayúdanos a dar a conocer lo que estamos construyendo juntos. Comparte nuestras páginas de Instagram y LinkedIn con tus amigos, tu familia y tu red de contactos. ¡Nunca sabes quién de tu entorno se emocionará al descubrir Magnes y todo lo que nuestro Movimiento Imparable está logrando!

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El Movimiento Imparable busca a los mejores inversores

En Magnes estamos creando el primer wearable del mundo que va más allá de la monitorización pasiva. Además, nuestra inteligencia integrada en el calzado combina análisis de la marcha en tiempo real con vibroestimulación dirigida a través de las plantas de los pies. Al ofrecer una estimulación sutil justo donde el cuerpo se encuentra con el suelo, ayudamos activamente al cerebro a sortear las vías bloqueadas y convertimos la evaluación en la clínica en un movimiento fluido fuera de ella.

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Más vida en movimiento.

En Magnes, nuestro camino comenzó con un objetivo único: desentrañar las complejidades del movimiento en la enfermedad de Parkinson. Al analizar la mecánica sutil de la marcha, momento a momento, en sus situaciones más difíciles, hemos desarrollado una comprensión profunda, de nivel clínico, de la movilidad, el equilibrio y la estabilidad humanos.

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Ingeniería suiza. Movimiento humano.

Nacida en el corazón de la ingeniería suiza, donde la precisión, la fiabilidad y el rigor científico son una forma de vida, Magnes es una empresa de tecnología médica, spin-off de ETH Zurich, con sede en Zúrich. Nuestra IA y nuestros sensores wearable analizan el movimiento humano y ofrecen estimulación vibrotáctil, impulsando la atención neurológica, la prevención de caídas, la rehabilitación con RA/RV y los biomarcadores digitales, con una misma promesa suiza: una ingeniería exacta, fiable y creada para mejorar la vida de las personas

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NUSHU para veteranos

Cada paso cuenta: juntos, podemos ayudar a los veteranos a caminar mejor y con más seguridad cada día.

Proyecto

NUSHU R

E!1470 NUSHU R es nuestro último proyecto europeo en colaboración con DeepBlue y el EBRI (European Brain Research Institute de Rita Levi-Montalcini).

Soluciones

NUSHU

NUSHU es un zapato inteligente equipado con sensores avanzados y algoritmos de IA.

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Empleo

Buscamos constantemente ampliar nuestro equipo con personas con talento que quieran trabajar en un entorno creativo, orientado a una misión, para diseñar el futuro de la salud digital.

Información práctica

Contacto

Gracias por ponerte en contacto con nosotros. Esperamos tu mensaje y te responderemos lo antes posible.

Recursos

Proyectos en curso

Desde 2014, hemos estado colaborando estrechamente con nuestros socios clínicos, industriales y académicos. Hemos adquirido experiencias inestimables, lo que nos ha permitido desarrollar y perfeccionar nuestros productos. Siempre estamos buscando nuevas oportunidades de colaboración, ya que creemos firmemente que los grandes productos surgen de grandes sinergias.

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En Magnes hacemos que cada paso cuente

Magnes es la empresa imparable para el Movimiento Imparable. Siempre hemos creído que la tecnología, en su mejor versión, no debería limitarse a monitorizar nuestra vida. Debería ser activa y tocar nuestra vida. Debería levantarnos cuando nos sentimos débiles, darnos equilibrio cuando dudamos y devolvernos la alegría sencilla y tranquila de movernos libremente por el mundo.

Publicaciones

Incertidumbre en el etiquetado de la marcha humana y un modelo híbrido para la segmentación de la marcha

Los sistemas de captura de movimiento son ampliamente aceptados como referencia para el análisis de la marcha y se utilizan para la validación de otros sistemas de análisis de la marcha. Hasta la fecha, su fiabilidad y limitaciones en el etiquetado manual de eventos de la marcha no se han estudiado. Objetivos: Evaluar la incertidumbre del etiquetado manual e introducir un modelo híbrido de detección de zancadas y estimación de eventos de la marcha para la monitorización autónoma, a largo plazo y remota. Métodos: Estimar las inconsistencias entre etiquetadores calculando los límites de concordancia. Desarrollar un modelo híbrido basado en alineamiento temporal dinámico y red neuronal convolucional para identificar zancadas válidas y eliminar datos que no correspondan a zancadas en datos inerciales (de marcha) recopilados por un dispositivo portátil. Finalmente, detectar eventos de la marcha dentro de una región de zancada válida.

Publicaciones

Un sistema inteligente integrado en el calzado para la monitorización y el análisis de la marcha con capacidades de muestreo optimizado y visualización en tiempo real

El deterioro de la marcha puede utilizarse como biomarcador del envejecimiento y las enfermedades neurológicas. La monitorización y el análisis continuos de la marcha son esenciales para la detección temprana de déficits y la rehabilitación personalizada. El uso de sistemas móviles y portátiles de sensores inerciales para la monitorización y el análisis de la marcha se ha explorado ampliamente con resultados prometedores en la literatura. En este trabajo, hemos desarrollado un sistema de análisis de la marcha integrado en el calzado basado en sensores inerciales para la monitorización de la marcha en tiempo real e investigamos la frecuencia de muestreo óptima para capturar toda la información sobre los patrones de marcha. Se realizó un estudio de validación exploratoria utilizando un sistema de captura de movimiento óptico en cuatro sujetos adultos sanos.

Publicaciones

Hacia un índice de congelación de la marcha unificado: un estándar de referencia para evaluaciones clínicas y regulatorias

Los métodos automáticos para detectar FOG utilizando el índice de congelación (FI) se han propuesto ampliamente para monitorizar sistemáticamente el FOG en la vida real y guiar las optimizaciones terapéuticas. Sin embargo, los métodos para estimar el FI se han basado en una amplia gama de tecnologías de medición y metodologías computacionales, a menudo carentes de rigor matemático. Esta falta de estandarización ha obstaculizado gravemente la aceptación del FI por parte de las agencias reguladoras como una medida reproducible, robusta, efectiva y segura sobre la cual basar desarrollos futuros. En este estudio, formalizamos la definición del FI y proponemos un algoritmo de estimación riguroso y explícito, que puede servir como estándar para aplicaciones futuras. Esta estandarización proporciona un punto de referencia consistente y fiable.

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