Maschinelles Lernen: Diagnosesystem für Parkinson-Patienten

Prof. Andreas Pinkwart, Minister für Wirtschaft und Digitalisierung des Landes NRW, übergab kürzlich den Förderbescheid. Am heutigen Mittwoch fand das Kick-off-Meeting der Projektpartner am HRW Campus statt.

Die Arm- und Handbewegungen von Parkinson- und Schlaganfall-Patienten mit Rückenmarksverletzungen sind oft stark eingeschränkt. Diese Einschränkungen haben enorme Auswirkungen auf die Lebensqualität der betroffenen Patienten. Eine differenzierte Diagnose der Hand- und Armfunktion ist sowohl zur Therapiesteuerung als auch zur Früherkennung von großer Bedeutung.

Die Wissenschaftler im Projekt VAFES wollen ein standardisiertes Testsystem entwickeln und in der Virtual Reality (VR) umsetzen. Die Aufnahme multipler Biosignale – in Kombination mit präzisen Bewegungsdaten – ermöglichen erstmalig den Einsatz moderner Machine Learning (ML) Algorithmen zur Diagnose, Klassifikation und Therapiesteuerung von neurologisch bedingten Hand- und Armdysfunktionen.

Therapeutisch werden die gewonnenen Erkenntnisse zur Tremorbehandlung (rhythmisches Muskelzittern), zur Etablierung VR-gestützter Neurofeedback-Therapieansätze bei Bewegungsstörungen und zur Feinkalibrierung der Tiefenhirnstimulation bei der Parkinsonbehandlung eingesetzt. Die entwickelten modularen Hard- und Software-Komponenten werden sowohl klinisch / wissenschaftlich (VR-Testumgebung) als auch wirtschaftlich (Testinstrument, Decoder, aktiver Sensorhandschuh) verwertet.

MEDICA.de; Quelle: Hochschule Ruhr West