idw – Informationsdienst Wissenschaft
Nachrichten, Termine, Experten
Nachrichten, Termine, Experten
Patienten, die ein neues Hüftgelenk erhalten haben, müssen nach der OP erst wieder lernen, „normal“ zu gehen. Helfen soll hierbei ein mobiles Ganganalyse- und Feedback-System, das ein Kaiserslauterer Forscherteam mit Medizinern und Biomechanikern entwickelt. Viel Technik ist nicht nötig: Über kleine Sensoren an Füßen, Beinen und Becken werden die Bewegungsabläufe gemessen. Eine Software wertet den Gang aus und gibt dem Nutzer über Töne oder Vibrationen Rückmeldung, sodass er seine Bewegung verbessern kann. Auf der Medizintechnik-Messe Medica in Düsseldorf vom 12. bis 15. November stellen die Forscher die Technik am Forschungsstand (Halle 7a, Stand B06) von Rheinland-Pfalz vor.
Ein mobiles Ganganalyse-System, das dem Nutzer direkt Rückmeldung gibt, daran arbeiten Dr. Gabriele Bleser und ihr Team von der Nachwuchsgruppe wearHEALTH an der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK). Es eignet sich für Menschen, die zum Beispiel an Arthrose leiden und im Zuge dessen ein neues Hüftgelenk erhalten. Diese haben meist über viele Jahre eine Schonhaltung entwickelt und verinnerlicht. „Nach der Operation sind zwar die Schmerzen weg, die Schonhaltung aber bleibt. Das ‚normale‛ Gehen muss in der Reha und darüber hinaus erst wieder mühsam erlernt werden“, sagt Professor Dr. Thomas Jöllenbeck, der an der Rehaklinik Lindenplatz im nordrhein-westfälischen Bad Sassendorf das Institut für Biomechanik leitet. Er und seine Kollegin Juliane Pietschmann arbeiten mit den Kaiserslauterer Forschern zusammen.
Die Technologie soll den Reha-Prozess unterstützen. Dabei kommen sieben Sensoren zum Einsatz. Sie werden einfach an den Füßen, Unter-, Oberschenkeln und am Becken angebracht. „Die von den Sensoren am Körper gemessenen Beschleunigungen und Winkelgeschwindigkeiten werden von unserer Software verarbeitet. Diese berechnet daraus Bewegungsparameter wie beispielsweise Gelenkwinkel an Hüfte, Knie und Sprunggelenk und Schrittlängen“, erklärt Dr. Bertram Taetz, der wie Markus Miezal ebenfalls an der TUK am Projekt beteilig ist.
Das Computerprogramm ermittelt damit ein individuelles Bewegungsmuster, das zeigt, ob etwa Abweichungen oder individuelle Besonderheiten im Gang vorliegen. „Der Nutzer erhält über Töne und Vibrationen unmittelbare Rückmeldungen und Hinweise, mit denen er sich sein Gangbild bewusst machen kann“, sagt Bleser. „Unser langfristiges Ziel ist es, ein mobiles System zu entwickeln, mit dem Patienten auch nach der Reha zu Hause eigenständig weitertrainieren können.“ Aber nicht nur der Patient erhält Rückmeldung, auch Physiotherapeuten und Mediziner können die Daten direkt auf einem Bildschirm sehen, in Form eines animierten 3D-Knochenmodells und von Diagrammen, bei denen Besonderheiten im Gang einfach sichtbar werden.
Die Technik eignet sich nicht nur für die orthopädische Rehabilitation. Auch Patienten nach einem Schlaganfall könnten damit üben. Darüber hinaus ist die Anwendung für verschiedene Sportarten interessant, um etwa Bewegungsabläufe zu studieren oder zu optimieren. „Unser System befindet sich derzeit noch in der Entwicklungsphase. Studien an Patienten stehen noch aus. Bis es auf den Markt kommen kann, wird es noch dauern“, so Taetz weiter. „Auch den Tragekomfort müssen wir noch deutlich erhöhen“, sagt Bleser. Hierzu arbeitet das Team mit dem Informatiker Professor Dr. Didier Stricker vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Kaiserslautern zusammen, um ein leichtgewichtiges Sensornetzwerk an die Technik anzubinden.
Beteiligt sind an der Ganganalyse-Technik an der TUK auch Sportwissenschaftler um Professor Dr. Michael Fröhlich, die untersuchen, ob das System den Praxisanforderungen gerecht wird, und Ingenieure um Professor Dr. Norbert Wehn, die daran arbeiten, die Übertragungstechnik zu verbessern. Die Arbeiten werden im Rahmen der Bund-Länder-Initiative „Innovative Hochschulen“ gefördert, bei der die TUK gemeinsam mit der Hochschule Kaiserslautern im Projekt „Offene Digitalisierungsallianz Pfalz“ beteiligt ist.
Die Kaiserslauterer Nachwuchsgruppe wearHEALTH ist ein interdisziplinäres Team aus Informatik, Mathematik, Psychologie, Kognitionswissenschaft, Bewegungswissenschaft und Regelungstechnik. Sie entwickelt digitale Techniken, die die Gesundheit präventiv oder zum Beispiel in Form von Reha-Maßnahmen verbessern sollen. Sie wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Maßnahme „Interdisziplinärer Kompetenzaufbau im Forschungsschwerpunkt Mensch-Technik-Interaktion für den demografischen Wandel“ gefördert.
Der Auftritt der Forscher der TU Kaiserslautern auf der Messe wird von Klaus Dosch vom Referat für Technologie und Innovation organisiert. Er ist Ansprechpartner für Unternehmen und vermittelt unter anderem Kontakte zur Wissenschaft.
Kontakt: Klaus Dosch, E-Mail: dosch(at)rti.uni-kl.de, Tel. (auch während der Messe): 0631 205-3001
Dr. Gabriele Bleser
AG wearHEALTH
Tel.: 0631 205-3327
E-Mail: bleser[at]cs.uni-kl.de
Dr. Bertram Taetz
AG wearHEALTH
Tel.: 0631 205-2644
E-Mail: taetz[at]cs.uni-kl.de
Das Team um Dr. Gabriele Bleser arbeitet an der neuen Technik.
Foto: AG wearHEALTH
None
Bei der Technik analysieren sieben tragbare Sensoren an Becken, Beinen und Füßen den Gang.
Foto: AG wearHEALTH
None
Criteria of this press release:
Journalists
Electrical engineering, Information technology, Medicine
transregional, national
Research projects, Transfer of Science or Research
German
Das Team um Dr. Gabriele Bleser arbeitet an der neuen Technik.
Foto: AG wearHEALTH
None
Bei der Technik analysieren sieben tragbare Sensoren an Becken, Beinen und Füßen den Gang.
Foto: AG wearHEALTH
None
You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.
You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).
Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.
You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).
If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).
