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3D Bewegungsanalysesystem

Fachliche Zuordnung Medizin
Förderung Förderung in 2009
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 109198475
 
Erstellungsjahr 2013

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die Realisierung neuer technischer Hilfsmitteln zur Prävention von Erkrankungen des Bewegungsapparates und Wiederherstellung der Bewegungsfähigkeit setzt ein umfassendes Verständnis der Biomechanik der physiologischen und insbesondere der pathologischen menschlichen Bewegung voraus. Die optoelekronische 3D-Bewegungsanalyse stellt den heutigen Goldstandart zur hochpräzisen, dreidimensionalen Erfassung menschlicher Bewegungsabläufe dar. Sie liefert damit nicht nur Informationen über die pathologische Bewegung an sich, sondern dient darüber hinaus als Basistechnologie für Entwicklung neuer Verfahren zur Prävention, Diagnostik, Therapieunterstützung und Rehabilitation von Patienten mit Bewegungsstörungen. Die hohe räumliche und zeitliche Auflösung ist genauso wie ein hoher Grad an Zuverlässigkeit Voraussetzung für die Bearbeitung der folgenden, exemplarisch angeführten, hochaktuellen Forschungsvorhaben des Institutes für Angewandte Medizintechnik: Frühdiagnostik einer sich entwickelnden Spastik: Die Infantile Zerebralparese ist eine der häufigsten Ursachen für spastische Bewegungsstörungen und betrifft circa 0,2% aller Lebendgeburten. Die Therapie betroffener Säuglinge sollte frühestmöglich beginnen, jedoch ist der Arzt bisher bei der Frühdiagnostik auf seine subjektive Beobachtung der Spontanmotorik des Säuglings angewiesen. Mittels 3D.Bewegungsanalyse konnten die charakteristischen Unterschiede in den Bewegungen gesunder und betroffener Säuglinge erstmals quantitativ erfasst und durch objektive Parameter beschrieben werden. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde ein neues vereinfachtes Mess- und Analyseverfahren zur Frühdiagnostik einer sich entwickelnden Spastik bei Säuglingen entwickelt, das für einen breiten klinischen Einsatz geeignet ist. Patientenbezogene, individualisierte Therapie von Patienten mit Bewegungsstörungen: Die frühzeitige Erkennung und quantitative Erfassung pathologischer Bewegungsabläufe ist Voraussetzung, weiteren Schaden vom Muskuloskelettalen-System abzuwenden. Speziell entwickelte Informationsextraktions-Algorithmen liefern basierend auf den dreidimensionalen Bewegungsdaten dem Therapeuten Informationen über die patientenindividuellen Bewegungsdefizite und Ausweichstrategien. Dieses ermöglicht zum einen eine auf objektive Daten gestützte und damit besser an den Patienten angepasste Therapie. Zum anderen können durch Integration der patientenspezifischen Bewegungsabläufe in ein am Institut für Angewandte Medizintechnik entwickeltes Biomechanisches Modell für jeden Patienten individuell die aus der pathologischen Bewegung resultierenden, gelenkschädlichen Kräfte und Momente abgeschätzt werden. Autonome, technisch assistierte Rehabilitation: Der Erfolg der Rehabilitation der muskuloskelettalen Funktion hängt wesentlich von Ausführung, Menge und Kontinuität physiotherapeutischer Übungen ab. Dieses bedeutet, dass physiotherapeutische Übungen vom Patienten selbständig, autonom und wenn möglich in seinem häuslichen Umfeld durchgeführt werden müssen. Zur Entwicklung technischer Assistenzsysteme für die autonome Rehabilitation wurden typische Rehabilitationsübungen sowie Kompensationsstrategien durch den Patienten mittels der 3D Bewegungsanalyse analysiert. Diese Informationen bildeten die Grundlage für die Entwicklung a) eines intelligent BiofeedbackTrainingssystems für die angeleitete und kontrollierte Rehabilitation im häuslichen Umfeld, b) eines Roboter assistierten, Endeffektor basierten Rehabilitationssystems zur Rehabilitation der oberen Extremität bei Schlaganfall und c) ein iPhone-basierter Device zur automatischen Erkennung und gegebenenfalls Alarmierung bei Auftreten von Hinken im Alltag der Patienten. Die Wirkungsweise der unterschiedlichen technischen Assistenzsysteme wurde systematisch mittel Bewegungsanalyse validiert. So konnte auf der Basis von Ganganalysen beispielsweise nachgewiesen werden, dass sich bei Patienten nach künstlichem Kniegelenksersatz bei Verwendung des Biofeedback-Trainingssystems im Vergleich zu Standarttherapieverfahren (z.B. Fahrradfahren) ein signifikant verbesserter Therapieerfolg einstellt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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