Proyectos I+D+i Internacionales y Nacionales

En NEURO Rehab Human Brain contamos con una amplia trayectoria dentro de la aplicación e investigación de las nuevas tecnologías aplicadas a la mejora de la calidad asistencial de las personas con daño cerebral y con una intensa actividad de su equipo de investigadores en congresos, ensayos clínicos y publicaciones en revistas, que ahora se ha ampliado con los siguientes proyectos europeos:

tools4braing

El proyecto TOOLS4BRAIN concedido en noviembre de 2017 por la Unión Europea dentro de sus proyectos Erasmus+ tiene como finalidad de desarrollar una app y un manual de buenas prácticas para el cuidado de las personas con Daño Cerebral Adquirido, en diferentes idiomas.

docma

La Comisión Europea a través de su Proyecto de Investigación e Innovación Horizon 2020 aprobó este ambicioso proyecto, liderado por NEURO Rehab Human Brain del grupo Vithas, dirigido a la atención de los pacientes en estados alterados de consciencia. Bajo el título “Actualización profesional e intercambio de conocimiento sobre sistemas tecnológicos e intervenciones basadas en la evidencia para un mejor manejo clínico de los pacientes en estados alterados de consciencia”, este programa subvencionado a través de Marie Skłodowska-Curi, se desarrollará durante cuatro años entre diferentes países europeos.

ARMREST

Rehabilitación avanzada a través de entornos de realidad virtual para el ictus y el traumatismo craneoencefálico
Figuras_recover
El proyecto RECOVER dará a luz al primer sistema de realidad virtual para el entrenamiento de las actividades de la vida diaria tras un daño cerebral adquirido en entornos altamente ecológicos, facilitando el entrenamiento de tareas que requieren del uso combinado de habilidades motoras y cognitivas en una virtualización del entorno del paciente
logo_rehabilitable
El proyecto Rehabilitable pretende mejorar el sistema de rehabilitación de miembro superior tras un Daño Cerebral Adquirido previamente desarrollado por NeuroRHB, mejorando el sistema de seguimiento de los brazos, manos y objetos mediante algoritmos de deep learning, y determinar la validez clínica de los ejercicios de rehabilitación y valoración del sistema.
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