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<div class="WordSection1">
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><b><span style="font-size:12.0pt;color:black">OpenSim 4.3 Available for Download</span></b><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><span style="font-size:12.0pt;color:black">We are pleased to announce
</span><a href="https://simtk.org/frs/?group_id=91"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">OpenSim 4.3</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black">, the newest version of the OpenSim software. The new software brings improvements that make it
 easier to use inertial measurement unit (IMU) data and direct collocation methods (Moco) with OpenSim. For example, OpenSim Moco now has tools to track EMG and IMU data, along with new tutorials, as described below. We also fixed several bugs reported by users.
 Read more about the </span><a href="https://simtk-confluence.stanford.edu:8443/pages/viewpage.action?pageId=48988964"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">new features</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> and
</span><a href="https://simtk.org/frs/?group_id=91"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">download OpenSim 4.3</span></a><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"> <o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><b><span style="font-size:12.0pt;color:black">Tutorials for Using OpenSim Moco for EMG- and IMU-Tracking </span></b><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><span style="font-size:12.0pt;color:black">OpenSim Moco is a software package for solving common problems in simulation biomechanics, such as tracking motion based on experimental data from wearable
 sensors or optimizing the stiffness of an assistive device. Moco enables researchers to apply state-of-the-art direct collocation optimal control methods to solve these types of problems without requiring numerical expertise. Two new hands-on tutorials are
 now available that demonstrate how to use Moco to track accelerometer/inertial measurement unit (IMU) signals and perform EMG-driven simulations. Access hands-on tutorials by
</span><a href="https://simtk.org/frs/?group_id=91"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">downloading OpenSim 4.3</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> and navigating to the folder where you installed OpenSim resources.
</span><a href="https://simtk-confluence.stanford.edu:8443/pages/viewpage.action?pageId=48988964"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Read more</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> </span><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><b><span style="font-size:12.0pt;color:black"> </span></b><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><b><span style="font-size:12.0pt;color:black">Learn more about OpenSense for IMU data and access a new shared dataset</span></b><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><span style="font-size:12.0pt;color:black">The ability to measure joint kinematics in natural environments over long durations using inertial measurement units (IMUs) could enable at-home monitoring
 and personalized treatment of neurological and musculoskeletal disorders. However, drift, or the accumulation of error over time, inhibits the accurate measurement of movement over long durations. We sought to develop an open-source workflow to estimate lower
 extremity joint kinematics from IMU data that was accurate, and capable of assessing and mitigating drift. We developed OpenSense (in OpenSim) and computed IMU-based estimates of kinematics using sensor fusion and an inverse kinematics approach with a constrained
 biomechanical model. We compared IMU- with optical-based estimates of kinematics from 11 subjects as they performed two 10-minute trials: walking and a repeated sequence of varied lower-extremity movements.
</span><a href="https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.07.01.450788v1"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Read the preprint</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> |
</span><a href="https://simtk.org/frs/?group_id=91"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Access OpenSense by downloading OpenSim</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> | 
</span><a href="https://simtk.org/projects/opensense_val"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">View the data</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black">  </span><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"> <o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><b><span style="font-size:12.0pt;color:black">An Open-source and Wearable System for Measuring 3D Human Motion in Real-time </span></b><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><span style="font-size:12.0pt;color:black">Want to monitor human movement in the wild? We’ve developed OpenSenseRT, a wearable motion capture system that uses IMUs and OpenSim to compute joint kinematics
 in real-time, building on the OpenSense tools discussed in the news item above. The system is low-cost ($100-$300), lightweight (400g), open-source, customizable, simple to build (no soldering or coding), and has similar accuracy to commercial systems.
</span><a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9512410"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Read the paper</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> |
</span><a href="https://simtk-confluence.stanford.edu/display/OpenSim/Wearable+and+Real-time+Kinematics+Estimates+with+OpenSense"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Read SimTK Instructions</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> |
</span><a href="https://youtu.be/aYc-mX_-NAA"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">View the demo</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> |
</span><a href="https://youtu.be/9cg7VGpuxHU"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">View the assembly</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> |
</span><a href="https://simtk.org/projects/realtimekin"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">SimTK Repo</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> </span><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><span style="font-size:12.0pt;color:black"> </span><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><b><span style="font-size:12.0pt;color:black">Wu Tsai Human Performance Alliance at Stanford Seeking Software Engineer  </span></b><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><span style="font-size:12.0pt;color:black">Do you want to be a key contributor to an award-winning, open-source software project whose mission is to transform what we know about human performance?
 Are you interested in helping athletes of all levels, from elite to beginner, understand how to optimize performance and prevent injury? Are you a full-stack software developer eager to work with world-class researchers and engineers on simulating and analyzing
 human performance? Join the Digital Athlete team as a software developer. The project is part of the
</span><a href="https://humanperformance.stanford.edu/"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Wu Tsai Human Performance Alliance at Stanford</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black">.
</span><a href="https://careersearch.stanford.edu/jobs/software-engineer-13659"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Apply now</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> </span><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"> <o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><b><span style="font-size:12.0pt;color:black">Attend a Course on Wearable Sensors in Rehabilitation: Tracking for the Future</span></b><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><i><span style="font-size:12.0pt;color:black">Course runs October 26-27, 2021</span></i><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><span style="font-size:12.0pt;color:black">This course, being co-taught by
</span><a href="https://www.sralab.org/cstar"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">C-STAR</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> and the
</span><a href="https://restore.stanford.edu"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Restore Center</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> at Stanford, will explore basic principles of using wearable sensors to effectively measure biometrics
 such as muscle health, movement, and vital signs in a rehabilitation population. First, we will review how common wearable sensors work and what they measure. Next, we will explore 3 research/clinical applications where wearable sensors were actively employed
 using IMU or EMG features. Finally, participants will have the opportunity to discuss potential approaches to using wearable devices to answer their own clinical or research questions with our esteemed faculty and peers.
</span><a href="https://www.sralab.org/academy/person-learning/1026-1027-c-star-wearable-sensors-rehabilitation-tracking-future"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Register now</span></a><o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"> <o:p></o:p></p>
<p style="margin:0in;margin-bottom:.0001pt;background:white"><b><span style="font-size:12.0pt;color:black">Torsion Tool: An Automated Tool for Personalizing Femoral and Tibial Geometries in OpenSim Musculoskeletal Models </span></b><o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:12.0pt;color:black">The Torsion Tool allows an automatic, fast, and user-friendly way of personalizing femoral and tibial geometry in an OpenSim musculoskeletal model. Personalization is expected to be particularly
 relevant in pathological populations, as will be further investigated by evaluating the effects on simulation outcomes. This tool was developed by an international collaboration between Amsterdam UMC (Marjolein van der Krogt; Kirsteen Veerkamp, Hulda Jonasdottir),
 KU Leuven (Bryce Killen) and University of Vienna (Hans Kainz). The Matlab tool is available via the link below and has the advantage that it enables users to modify the neck-shaft angle additionally to the femoral anteversion and tibial torsion angles. The
 neck-shaft angle and the femoral anteversion angle greatly influence hip joint contact forces as shown in related publication.
</span><a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0021929021003687?via%3Dihub"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Read the publication</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> |
</span><a href="https://simtk.org/projects/torsiontool"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">View the Matlab tool</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> |
</span><a href="https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0235966"><span style="font-size:12.0pt;color:#1155CC">Read the related publication</span></a><span style="font-size:12.0pt;color:black"> </span><o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:9.0pt;color:#A6A6A6">--<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:9.0pt;color:#767171">Joy P. Ku, PhD</span></b><span style="font-size:9.0pt;color:#767171"><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:9.0pt;color:gray">Deputy Director | <a href="https://humanperformance.stanford.edu/">
<span style="color:gray">Wu Tsai Human Performance Alliance at Stanford</span></a>
<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:9.0pt;color:gray">Director of Education & Communications |
<a href="https://mobilize.stanford.edu/"><span style="color:gray">Mobilize Center</span></a> &
<a href="https://restore.stanford.edu/"><span style="color:gray">Restore Center</span></a>
<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:9.0pt;color:gray">Stanford University<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:9.0pt;color:gray"><o:p> </o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:9.0pt;color:gray">650.736.8434 | joyku@stanford.edu<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:9.0pt;color:gray">Supporting open-source biocomputational resources |
</span><span style="font-size:9.0pt;color:gray"><a href="https://opensim.stanford.edu/"><span style="color:gray">OpenSim</span></a></span><span style="font-size:9.0pt;color:gray"> &
<a href="https://simtk.org/"><span style="color:gray">SimTK</span></a><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
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