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44 risultati

Articolo

Magnes tra i tre vincitori del FutureHealth Lausanne 2025

Magnes è orgogliosa di annunciare di essere stata selezionata tra i tre vincitori dell'Innovation Challenge di FutureHealth Lausanne 2025, un evento nazionale che mette in luce tecnologie all'avanguardia destinate a plasmare il futuro dell'assistenza sanitaria.

Articolo

Magnes a RehabWeek 2025

Magnes ha partecipato a RehabWeek 2025 a Chicago, una delle principali conferenze a livello mondiale dedicate alla tecnologia riabilitativa e alla neuroriabilitazione.

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Il Movimento Inarrestabile cerca i migliori investitori

In Magnes stiamo costruendo il primo wearable al mondo che va oltre il monitoraggio passivo. Le nostre scarpe con intelligenza integrata uniscono analisi dell'andatura in tempo reale e vibrostimolazione mirata attraverso la pianta del piede. Offrendo una stimolazione delicata proprio dove il corpo incontra il suolo, aiutiamo attivamente il cervello ad aggirare i percorsi bloccati, trasformando la valutazione in ambito clinico in un movimento fluido anche fuori dalla clinica.

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Più vita in movimento.

In Magnes, il nostro percorso è iniziato con un obiettivo preciso: sciogliere le complessità del movimento nella malattia di Parkinson. Mappando la meccanica del cammino, momento per momento e in tutte le sue sfumature, nei suoi passaggi più difficili, abbiamo costruito una conoscenza profonda e di livello clinico della mobilità, dell'equilibrio e della stabilità umana.

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Ingegneria svizzera. Movimento umano.

Nata nel cuore dell'ingegneria svizzera, dove precisione, affidabilità e rigore scientifico sono uno stile di vita, Magnes è un'azienda di tecnologia medicale, spin-off di ETH Zurich, con sede a Zurigo. La nostra intelligenza artificiale e i nostri sensori indossabili analizzano il movimento umano e offrono stimolazione vibrotattile, facendo progredire la cura neurologica, la prevenzione delle cadute, la riabilitazione AR/VR e i biomarcatori digitali, con la stessa promessa svizzera: un'ingegneria esatta, affidabile e pensata per migliorare la vita delle persone

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NUSHU per i veterani

Ogni passo conta: insieme possiamo aiutare i veterani a camminare meglio e in modo più sicuro, ogni giorno.

Progetto

NUSHU R

E!1470 NUSHU R è il nostro ultimo progetto europeo in collaborazione con Deep Blue ed EBRI (European Brain Research Institute Rita Levi-Montalcini).

Soluzioni

NUSHU

NUSHU è una scarpa intelligente dotata di sensori avanzati e algoritmi di intelligenza artificiale.

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Carriere

Siamo sempre alla ricerca di persone di talento che vogliano lavorare in un ambiente creativo e orientato alla missione per progettare il futuro della salute digitale.

Informazioni pratiche

Contatti

Grazie per averci contattato. Siamo felici di leggere il tuo messaggio e ti risponderemo il prima possibile.

Risorse

Progetti in corso

Dal 2014 collaboriamo a stretto contatto con i nostri partner clinici, industriali e accademici. Abbiamo raccolto esperienze preziose che ci hanno permesso di sviluppare e perfezionare i nostri prodotti. Siamo sempre alla ricerca di nuove opportunità di collaborazione, perché crediamo fermamente che i grandi prodotti nascano da grandi sinergie.

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In Magnes facciamo contare ogni passo

Magnes è l'azienda inarrestabile per il Movimento Inarrestabile. Abbiamo sempre creduto che la tecnologia, al suo meglio, non debba limitarsi a monitorare la nostra vita. Deve essere attiva e toccare la nostra vita. Deve sollevarci quando ci sentiamo deboli, donarci equilibrio quando siamo incerti e restituirci la gioia semplice e silenziosa di muoverci liberamente nel mondo.

Pubblicazioni

Incertezza dell'etichettatura della marcia umana e un modello ibrido per la segmentazione della marcia

I sistemi di cattura del movimento sono ampiamente accettati come gold standard per l'analisi della marcia e vengono utilizzati per la validazione di altri sistemi di analisi. Ad oggi, la loro affidabilità e i loro limiti nell'etichettatura manuale degli eventi della marcia non sono stati studiati. Obiettivi: Valutare l'incertezza dell'etichettatura manuale e introdurre un modello ibrido di rilevamento del passo e di stima degli eventi della marcia per il monitoraggio autonomo, a lungo termine e remoto. Metodi: Stimare le incongruenze tra gli etichettatori calcolando i limiti di concordanza. Sviluppare un modello ibrido basato sulla deformazione temporale dinamica e su una rete neurale convoluzionale per identificare i passi validi ed eliminare i dati non relativi al passo nei dati inerziali (camminata) raccolti da un dispositivo indossabile. Infine, rilevare gli eventi della marcia all'interno di una regione di passo valida.

Pubblicazioni

Un sistema intelligente integrato nelle calzature per il monitoraggio e l'analisi della marcia con capacità di campionamento ottimizzato e visualizzazione in tempo reale

Il deterioramento della marcia può essere utilizzato come biomarcatore per l'invecchiamento e le malattie neurologiche. Il monitoraggio e l'analisi continui della marcia sono essenziali per il rilevamento precoce dei deficit e per una riabilitazione personalizzata. L'uso di sistemi di sensori inerziali mobili e indossabili per il monitoraggio e l'analisi della marcia è stato ben esplorato con risultati promettenti in letteratura. In questo lavoro, abbiamo sviluppato un sistema di analisi della marcia basato su sensori inerziali integrati nelle calzature per il monitoraggio in tempo reale e abbiamo studiato la frequenza di campionamento ottimale per acquisire tutte le informazioni sui modelli di camminata. Uno studio di validazione esplorativo è stato eseguito utilizzando un sistema ottico di cattura del movimento su quattro soggetti adulti sani.

Pubblicazioni

Verso un indice unificato del congelamento della marcia: un benchmark standardizzato per le valutazioni cliniche e normative

I metodi automatici per il rilevamento del FOG (congelamento della marcia) tramite l'indice di congelamento (FI) sono stati ampiamente proposti per monitorare sistematicamente il FOG nella vita reale e guidare l'ottimizzazione della terapia. Tuttavia, i metodi per stimare il FI si sono basati su una vasta gamma di tecnologie di misurazione e metodologie computazionali, spesso prive di rigore matematico. Questa mancanza di standardizzazione ha ostacolato gravemente l'accettazione del FI da parte delle agenzie di regolamentazione come misura riproducibile, robusta, efficace e sicura su cui basare ulteriori sviluppi. In questo studio, formalizziamo la definizione del FI e proponiamo un algoritmo di stima rigoroso ed esplicito, che possa servire come standard per le applicazioni future. Questa standardizzazione fornisce un benchmark coerente e affidabile.

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