Smartphone 3D-Bewegungsanalyse bei Kniearthrose

Die traditionelle 3D-Ganganalyse gilt als präzise, ist jedoch an spezialisierte Labore gebunden. ACCESS nutzt KI-gestützte Videoanalysen per Smartphone. Damit wird es möglich, Bewegungsmuster ortsunabhängig und alltagsnah zu analysieren. Zwei handelsübliche Smartphones genügen für die mobile Erhebung biomechanischer Daten. 

Projektleiter Brian Horsak von der FH St. Pölten betont: „Dank der technischen Fortschritte in Künstlicher Intelligenz, Cloud und Mobile Computing können wir biomechanische Bewegungsanalysen mittlerweile ortsunabhängig durchführen. Was früher nur mit großem Aufwand in einem Motion Capture Labor möglich war, geht jetzt fast überall mit zwei einfachen Smartphones.“ 

Das Projekt widmet sich auch der diagnostischen Genauigkeit mobiler Systeme: „ACCESS beschäftigt sich mit der Nutzbarmachung und Genauigkeit solcher Videosysteme, um frühe Formen der Arthrose zu erkennen und damit frühzeitig Hinweise auf die Erkrankung zu bekommen. Da fast 20% der Gesamtbevölkerung an Arthrose leidet, erscheint die frühe Erfassung und Prävention entscheidend zur Einleitung der richtigen Therapie und Erhaltung der Mobilität,“ erklärt Stefan Nehrer, Universität für Weiterbildung Krems. 

Ein zentrales Element des Projekts ist der Citizen-Science-Ansatz: 

• 25 Physiotherapeutinnen und Physiotherapeuten sowie ihre Patientinnen und Patienten nehmen aktiv an der Datenerhebung teil. 

• Bewegungsanalysen erfolgen mithilfe von OpenCap, einem open-source Motion-Capture-System der Stanford University. 

• Zusätzlich liefern die Patientinnen und Patienten Angaben zu Schmerz, körperlicher Funktion und mentalem Wohlbefinden. 

Auf diese Weise entsteht ein weltweit einzigartiger Datensatz mit rund 200 Personen mit Kniearthrose. 

MEDICA.de; Quelle: Fachhochschule St. Pölten