Detektion von Bewegung

Die Entwicklung von Messparametern aus unseren Algorithmen erfolgt sequentiell in drei Stufen (A-C), wobei durchgehend eine enge Zusammenarbeit von Entwicklern und Medizinern notwendig ist. In Stufe A wird die Art der Messung und die Nützlichkeit für medizinische Fragestellungen beantwortet und ein interessanter Marker definiert. In Stufe B wird die grundsätzliche klinische Anwendbarkeit getestet, mit dem Ziel, einen klinisch brauchbaren Messbereich zu definieren. Stufe C hat das Ziel, einen klinisch relevanten Effekt nachzuweisen. Die Stufen sind an die Phasen der Entwicklung von Medikamenten angelehnt (adaptiert aus Maetzler et al, Movement Disorders, 2016).

ALGORITHMUSENTWICKLUNG

Unsere Arbeitsgruppe setzt sich zentral mit der Entwicklung und Validierung von Algorithmen zur quantiativen Erfassung von Bewegung und Mobilität beim älteren Menschen und beim Parkinsonpatienten auseinander. Es werden dabei vorrangig Daten von sogenannten wearables, also tragbaren Sensoren, verwendet.

Folgende Bewegungsalgorithmen für die Detektion und Bewertung von Alltagsaktivität und Mobilität sind bereits publiziert:

- Gehen geradeaus und beim Umdrehen

- Detektion von Umdrehbewegungen

- Bewegungen während des Schlafs

- Überbewegungen bei Mb. Parkinson (Dyskinesien)

- statisches Gleichgewicht

- funktionelle Reichweite

Weitere Algorithmen werden von der Arbeitsgruppe aktuell entwickelt und validiert. Unser Ziel ist letztendlich die Entwicklung von klinisch relevanten Parametern für den Gebrauch in der Klinik, in der Arztpraxis und zuhause. Damit sollen Krankheiten, deren Verläufe, und auch Ansprechen auf Therapien gemessen werden. Wir unterstützen auch die Entwicklung einer Algorithmus-Plattform für Sensor-basierte Daten, z.B. zur Cross-Validierung bereits bestehender Algorithmen.

Kontakt: Clint Hansen, Minh Hoang Pham, und Elke Warmerdam

ANWENDUNG EIGENER ALGORITHMEN ZUR BEWEGUNGS- UND MOBILITÄTSDETEKTION

Die entwickelten Algorithmen werden fortlaufend in nationalen und internationalen Kooperationsprojekten zur Detektion von Bewegung und Mobilität im klinischen und häuslichen Umfeld eingesetzt.

ComOn-Studie

Ein Beispiel ist die ComOn Studie.

Kontakt: Johanna Geritz und Sara Mätzold

FAIR PARK 2

In dem von der EU unter Horizon2020 geförderten Projekt  FAIR-PARK 2 werden unsere Algorithmen zur Bestimmung von explorativen Endpunkten eingesetzt. Die randomisierte, doppel-blinde, Investigator-initiierte Studie unter Leitung  von Prof. David Devos, Lille, Frankreich, untersucht die Wirkung eines Eisenchelators auf das Fortschreiten der Parkinsonerkrankung. Dabei trägt ein Teil der Studienteilnehmer über mehrere Wochen drei kleine Sensoren am Körper, um Bewegung und Mobilität näher definieren zu können. Die Sensoren wurden im Rahmen eines früheren, von uns geleiteten EU-Projekts entwickelt (www.sense-park.eu/).

Kontakt: Corina Maetzler und Walter Maetzler

KEEP CONTROL

KEEP CONTROL ist ein Horizon-2020 ITN Projekt. Es besteht aus einem EU-weiten Konsortium von Experten aus dem klinischen, biomechanischen und neurowissenschaftlichen Umfeld, und wird von Kiel aus geleitet. Ziel ist, Gang- und Gleichgewichtsprobleme bei Älteren besser zu verstehen und zu behandeln (www.keep-control.eu/). Gang- und Gleichgewichtsprobleme sind weit verbreitet unter Älteren und führen zu einer enormen Belastung in deren persönlichem und beruflichem Alltag sowie in der Krankenversorgung. Die heutzutage angewandte Behandlung hat einen geringen Einfluss auf die genannten Probleme. Wesentliche Fragen zu grundlegenden Mechanismen und Behandlungsmöglichkeiten sind immer noch ungeklärt.

Kontakt: Elke Warmerdam, Hassan Alhassan, Clint Hansen und Walter Maetzler 

TREND

TREND ist eine Longitudinalstudie mit mehr als 1100 Älteren, die sehr detailliert motorische, kognitive und viele weitere Fähigkeiten untersucht. Die Teilnehmer erhalten dabei ein detailliertes Sensor-basiertes Untersuchungsprotokoll für die Erfassung von Alltags-relevanten Bewegungen. In der Studie wird insbesondere untersucht, ob und wie sich in den Jahren vor dem Auftreten z.B. einer Parkinson- oder Alzheimererkrankung Veränderungen detektieren lassen, die schlussendlich eine frühere Diagnose erlauben können. Mit der Studie können aber auch weitere Fragen beantwortet werden, wie z.B. Alterungsaspekte und Verlauf von kardiovaskulären Risikofaktoren. Die Studie hat 2009 begonnen, die Teilnehmer werden regelmässig alle zwei Jahre untersucht.

Kontakt: Morad Elshehabi und Walter Maetzler 

 

 

 

Arbeitsgruppen der Neurologie an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel

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