Comprehensive RGBD-based shoulder kinematics using markerless anatomical landmarks detection and a 3D-printed acromial cluster during hand-cycling

Ceglia Amedeo, Lucas Mulhaupt, Florent Moissenet, Mickël Begon et Lama Séoud

Article de revue (2026)

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Département:	Département de génie informatique et génie logiciel Institut de génie biomédical
Organismes subventionnaires:	Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies (FRQNT)
Numéro de subvention:	RGPIN/04978-2019
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/78697/
Nom de la conférence:	International Shoulder Group Conference 2024
Lieu de la conférence:	Toronto, ON, Canada
Date(s) de la conférence:	2024-06-04 - 2024-06-05
Titre de la revue:	Journal of Electromyography and Kinesiology (vol. 89)
Maison d'édition:	Elsevier BV
DOI:	10.1016/j.jelekin.2026.103180
URL officielle:	https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2026.103180
Date du dépôt:	05 août 2026 13:45
Dernière modification:	05 août 2026 13:46

Citer en APA 7:

Amedeo, C., Mulhaupt, L., Moissenet, F., Begon, M., & Séoud, L. (2026). Comprehensive RGBD-based shoulder kinematics using markerless anatomical landmarks detection and a 3D-printed acromial cluster during hand-cycling. [Présentation]. Journal of Electromyography and Kinesiology, 89, 103180 (9 pages). Présentée à International Shoulder Group Conference 2024, Toronto, ON, Canada. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2026.103180

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