Großer Erfolg beim ESMAC Kongress 2026

Bei der diesjährigen Jahrestagung der European Society for Movement Analysis in Adults and Children (ESMAC) war die USTP – University of Applied Sciences St. Pölten erneut stark vertreten. Die ESMAC zählt zu den bedeutendsten europäischen Konferenzen im Bereich der klinischen Gang- und Bewegungsanalyse und fand 2026 unter dem Motto „Crossing Borders“ in Maastricht und Hasselt statt.

Das Team der USTP repräsentiert durch Djordje Slijepcevic, Mark Simonlehner, Philipp Wegscheider und  Brian Horsak war mit insgesamt zehn wissenschaftlichen Beiträgen vertreten und konnte dabei gleich mehrere Erfolge feiern:

Djordje Slijepcevic vom Institut für Creative\Media/Technologies (IC\MT) wurde mit dem Early Career Award (Dr. Tom Shannon Award) der ESMAC ausgezeichnet. Der Preis wird vom Early Career Network der ESMAC jährlich an Nachwuchswissenschaftlerinnen und -klinikerinnen im Bereich der Bewegungsanalyse vergeben.

Mark Simoneklehner vom Institut für Gesundheitswissenschaften und dem Center for Digital Health and Social Innovation erreichte mit seiner Arbeit „ULTRASKEL3D: A 3D freehand ultrasound workflow for subject-specific knee-geometry modelling“ den 1. Platz beim Best Poster Award. Die Arbeit ist Teil seines laufenden PhD-Projekts und beschäftigt sich mit einem neuen Workflow zur Erstellung personenspezifischer 3D-Kniegeometriemodelle auf Basis von Freehand-Ultraschall.

Darüber hinaus präsentierten die Forschenden der USTP insgesamt acht Beiträge aus aktuellen Forschungsarbeiten im Bereich der Gang- und Bewegungsanalyse:

1. Horsak, B., Quehenberger, V., Dumphart, B., Slijepčević, D., Wegscheider, P., Kainz, H., Tanja, K., Svehlik, M., Krebs, A., Kranzl, A., 2026a. Concurrent validity of OpenCap-derived joint kinematics in children with cerebral palsy: Do alternative pose estimators improve accuracy?, in: Gait & Posture, SI: ESMAC 2026 Abstract. p. 110389. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2026.110389
2. Horsak, B., Quehenberger, V., Simonlehner, M., Kranzl, A., Dumphart, B., Wegscheider, P., Krebs, A., Slijepčević, D., 2026b. Mesh2Sim: Benchmarking a novel monocular mesh-based markerless motion capture approach against OpenCap and OpenCap-Monocular in children with cerebral palsy, in: Gait & Posture, SI: ESMAC 2026 Abstract. p. 110390. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2026.110390
3. Kranzl, A., Horsak, B., Töller, D., Slijepcevic, D., Krondorfer, P., Kainz, H., Unglaube, F., 2026. Different musculoskeletal models, same clinical conclusion? A comparison of medio-lateral knee joint loading estimates, in: Gait & Posture, SI: ESMAC 2026 Abstract. p. 110435. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2026.110435
4. Russo, Y., Hirschbichler, S., Wegscheider, P., Schweiger, H., Kisiel, M., Simonlehner, M., Horsak, B., Siragy, T., 2026. Asymmetric motor impairment is associated with greater gait variability in the most affected leg in people with Parkinson’s disease, in: Gait & Posture, SI: ESMAC 2026 Abstract. p. 110504. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2026.110504
5. Simonlehner, M., Kainz, H., Horsak, B., 2026. ULTRASKEL3D: A 3D freehand ultrasound workflow for subject-specific knee-geometry modelling, in: Gait & Posture, SI: ESMAC 2026 Abstract. p. 110526. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2026.110526
6. Siragy, T., Russo, Y., Hirschbichler, S., Wegscheider, P., Schweiger, H., Kisiel, M., Simonlehner, M., Nantel, J., Horsak, B., 2026. Validating an open-source virtual reality platform (VReeze) for examining freezing of gait in people with Parkinson’s Disease – preliminary results, in: Gait & Posture, SI: ESMAC 2026 Abstract. p. 110527. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2026.110527
7. Slijepcevic, D., Astl, M., Koller, W., Zeppelzauer, M., Horsak, B., Schwartz, M.H., Kainz, H., 2026. Machine learning-based prediction of knee joint contact forces in cerebral palsy using a physics-informed loss function, in: Gait & Posture, SI: ESMAC 2026 Abstract. p. 110528. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2026.110528
8. Wegscheider, P., Schweiger, H., Russo, Y., Simonlehner, M., Kisiel, M., Hirschbichler, S., Horsak, B., Siragy, T., 2026. The effect of walking with a virtual reality head-mounted-display on dynamic stability in people with Parkinson’s Disease, in: Gait & Posture, SI: ESMAC 2026 Abstract. p. 110571. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2026.110571

Bereits im Vorfeld der Hauptkonferenz gestalteten Brian Horsak und Djordje Slijepcevic zum mittlerweile zweiten Mal gemeinsam ein Pre-Conference Seminar. Unter dem Titel „Machine Learning for Clinical Gait Analysis: A Quick Start Guide for Newcomers“ vermittelten sie interessierten Teilnehmer*innen einen praxisnahen Einstieg in Machine Learning und zeigten, wie datengetriebene Methoden in der klinischen Ganganalyse eingesetzt werden können. Brian Horsak hatte zudem die Ehre eine Session zum Thema Markerless Motion Capture in der klinischen Ganganalyse zu leiten.

Die erfolgreiche Teilnahme an der ESMAC 2026 unterstreicht die starke internationale Präsenz der USTP im Bereich der digitalen und instrumentierten Bewegungsanalyse und bot zugleich Gelegenheit zum wissenschaftlichen Austausch mit führenden Expert*innen aus Forschung und klinischer Praxis.