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Deep Learning zur Messung von Ausweichbewegungen des Arms nach einem Schlaganfall
In diesem Projekt wird Deep Learning eingesetzt, um mit handelsüblichen Webcams die Kinematik der oberen Gliedmassen und des Rumpfes nach einem Schlaganfall zu beurteilen. Damit soll die Tele-Rehabilitation und der Genesungsprozess von Klient:innen verbessert werden.
Nach einem Schlaganfall treten oft Lähmungserscheinungen auf einer Körperseite auf. Um die Lähmung (Hemiparese) im Bereich der Arme zu kompensieren, reagieren Personen nach einem Schlaganfall häufig mit unbewussten Ausweichbewegungen. Damit gewinnen sie zwar kurzfristig an Funktionalität und so auch Selbständigkeit im Alltag. Langfristig können die Ausweichbewegungen jedoch das Wiedererlangen von dauerhafter Armfunktion beeinträchtigen und zu orthopädischen Problemen führen. In der Therapie ist daher wichtig, dass Ausweichbewegungen von Arm, Schulter und Oberkörper korrekt erkannt werden.
Ziel dieses Projekts ist, mithilfe von handelsüblichen Webcams und Sensoren Kompensationsbewegungen des Rumpfes und der oberen Gliedmassen von Personen nach einem Schlaganfall zu messen. Dazu will das Forschungsteam einen Klassifikator entwickeln und validieren, der unter Einbezug von Deep Learning Armbewegungen mit Kompensation von solchen ohne Kompensation unterscheiden kann. Der zugrundeliegende Algorithmus soll mit einer Webcam allein oder in Kombination mit Sensoren respektive Trägheits- und Beschleunigungsmessern (inertial measurement unit, IMU) verwendet werden können.
30 Personen, die einen Schlaganfall hatten, werden aus unterschiedlichen Perspektiven dabei gefilmt, wie sie aus einem Becher trinken. Die Daten erhebt das Forschungsteam mit unterschiedlichen Methoden zum Beispiel mit Webcams und Trägheits- und Beschleunigungsmessern (inertial measurement unit, IMU). Danach werden die Daten ausgewertet und hinsichtlich der Kompensationsbewegungen bewertet. Basierend auf diesen Erkenntnissen entwickeln die Forschenden einen Algorithmus, der Kompensationsbewegungen der oberen Extremität automisch klassifizieren soll und zukünftig als Tele-Assessment eingesetzt werden kann.
Aktuell erheben die Forschenden Daten von Teilnehmenden in Vitznau, am Standort von cereneo foundation – Center for Interdisciplinary Research (cefir), sowie in Zürich.
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Unger, T.; de Sousa Ribeiro, R.; Mokni, M.; Weikert, T.; Pohl, J.; Schwarz, A.; Held, J.P.O.; Sauerzopf, L.; Kühnis, B.; Gavagnin, E.; Luft, A.R.; Gassert, R.; Lambercy, O.; Awai Easthope, C.; Schönhammer, J.G.,
2024.
Frontiers in Digital Health.
6(1359776).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3389/fdgth.2024.1359776
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2022.
In:
26th European Network of Occupational Therapy in Higher Education Annual Meeting (ENOTHE), Tbilisi, Georgia,14-16 October 2022.
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2022.
In:
19th International Medical Ph.D. Conference, Hradec Králové, Czech Republic, 24-25 November 2022.
- Projektleitung
Prof. Dr. med. Andreas Luft, Ärztlicher Leiter cereneo – Center for Neurology and Rehabilitation, Leiter Stroke Center Universitätsspital Zürich
Dr. Martina Spiess, Dozentin Forschungsstelle Ergotherapie ZHAW
- Projektdauer
Oktober 2021 – September 2023
- Projektteam
Prof. Dr. med Verena Klamroth-Marganska, Klinik Adelheid, zuvor stellvertretende Leiterin Forschungsstelle Ergotherapie ZHAW
Lena Sauerzopf, MSc, Doktorandin UZH, Forschungsstelle Ergotherapie ZHAW
Prof. Dr. Alexandre de Spindler, Leiter Fachstelle für Informationssysteme ZHAW School of Management and Law
Dr. Elena Gavagnin, Dozentin und Senior Projektleiterin für Data Science ZHAW School of Management and Law
Benjamin Kühnis, MSc, wissenschaftlicher Mitarbeiter ZHAW School of Management and Law
Dr. Chris Awai, Managing Director cereneo foundation – Center for Interdisciplinary Research (cefir)
Dr. Josef Schönhammer, wissenschaftlicher Mitarbeiter cereneo foundation – Center for Interdisciplinary Research (cefir)
Tim Unger, MSc, Doktorand ETHZ, cereneo foundation – Center for Interdisciplinary Resear (cefir)
- Projektpartner
ZHAW School of Management and Law
Cereneo Foundation – Center for Interdisciplinary Research (cefir)
Cereneo – Center for Neurology and Rehabilitation
Universitätsspital Zürich
- Finanzierung
Digitalisierungsinitiative der Zürcher Hochschulen (DIZH)
- Projektstatus
Durchführung