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Der digitale Co-Therapeut

TU Chemnitz stellt neuartiges Assistenzsystem vor

TU Chemnitz - In der Rehabilitation nach einem Unfall oder einer Erkrankung sind derzeitig Eins-zu-Eins Betreuungsverhältnisse von Therapeut zu Patient eher eine Seltenheit. Vielmehr treten Verhältnisse von Eins-zu-Acht bis Eins-zu-Fünfzehn auf. Daraus ergibt sich ein hoher Betreuungsaufwand für Therapeuten, die gleichzeitig mehrere Patienten begleiten und somit den Therapieprozess eines einzelnen Patienten nicht durchgehend überwachen können. Die korrekte Ausführung der Trainingsübungen ist allerdings entscheidend für den Erfolg einer Therapie. Bewegungen eines Patienten können beispielsweise zu schnell und mit zu großer oder zu kleiner Amplitude ausgeführt werden. Zudem schleichen sich mit der Zeit Fehler bei der Ausführung von Übungen ein, die ohne zeitnahe Korrektur sogar eine negative Auswirkung auf die Gesundung haben können.

An dieser Stelle setzt die Arbeit der Nachwuchsforschergruppe AssiSt von der Technischen Universität Chemnitz an. Ihr gelang es mit Verfahren des maschinellen Lernens, das Feedback des Therapeuten in Form eines technischen Assistenzsystems nachzubilden. „Dadurch ist es möglich, die von Patienten ausgeführten Bewegungen in Echtzeit mit Hilfe einer intelligenter Sensortechnologie zu analysieren und anschließend per Anweisung über ein Feedbackdisplay zu korrigieren – vor allem in den Phasen, in denen Therapeuten den Therapieprozess nicht begleiten können“, berichtet Julia Richter vom Projektteam. Vom 13. bis 16. November 2017 wird das neue System zur Rehabilitationsunterstützung auf der weltgrößten Messe für Medizintechnik, der MEDICA in Düsseldorf, am Stand 3/D94 vorgestellt.

Mit Patientinnen und Patienten kommt der entwickelte Demonstrator erstmals 2018 in klinischen Tests in der in Chemnitz ansässigen Rehabilitationseinrichtung ADMEDIA Reha GmbH zum Einsatz. „Ziel ist es, die Mensch-Maschine-Schnittstelle sowie die Integration in den klinischen Alltag zu optimieren und die Praxistauglichkeit zu evaluieren“, blickt Richter voraus. Perspektivisch visieren die Nachwuchsforscherinnen und -forscher auch eine Überführung des derzeitigen Demonstrators zur Marktreife an.

„Die MEDICA bietet eine ideale Möglichkeit, um weitere Partner und Akteure zu gewinnen, sodass in naher Zukunft ein breites Spektrum von Anwendern von diesem innovativen System profitieren kann“, schätzt Richter ein und ergänzt: „Wir beantworten in Düsseldorf und natürlich auch darüber hinaus gern alle Fragen zu therapeutischen sowie technischen Hintergründen unseres Assistenzsystems.“ Die Forschung der interdisziplinären Nachwuchsforschergruppe wird unterstützt durch den Europäischen Sozialfond (ESF) und den Freistaat Sachsen.

Homepage des Projektes „Assistierte Bewegungskontrolle in der Rehabilitation durch intelligente Sensortechnologie“ (AssiSt):

www.tu-chemnitz.de/etit/dst/projekte/assist/index.php

Pressekontakt
Technische Universität Chemnitz
Pressestelle
Straße der Nationen 62
09107 Chemnitz
Tel: 0371 531-10040
E-Mail: pressestelle[at]tu-chemnitzDOTde

Weitere Informationen erteilen
Christian Wiede, Telefon 0371 531-33913; E-Mail christianPUNKTwiede[at]etitDOTtu-chemnitz{punkt}de
Julia Richter; Telefon 0371 531-37933; E-Mail juliaPUNKTrichter[at]etitDOTtu-chemnitz{punkt}de

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Nachwuchswissenschaftler Lars Lehmann von der Professur Digital- und Schaltungstechnik der TU Chemnitz testet das neue Therapieassistenzsystem mit seiner Kollegin Julia Richter im Funktionslabor der Professur Sportmedizin und -biologie. Ein Kamerasystem überwacht dabei die Bewegung der Probandin. Sie erhält Echtzeit-Feedback während der Übungen und kann durch konkrete Anweisungen am Feedbackdisplay, wie „Oberkörper gerade!“ oder „Knie anwinkeln!“, Bewegungsfehler zeitnah korrigieren.
Quelle: TU Chemnitz/ W. Thieme
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Trainingsevaluierung: Nach der Therapie können Therapeut und Patient gemeinsam die Übung am Feedbackdisplay auswerten und Trainingsempfehlungen ableiten.
Quelle: TU Chemnitz/ W. Thieme
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Trainingsevaluierung: Nach der Therapie können Therapeut und Patient gemeinsam die Übung am Feedbackdisplay auswerten und Trainingsempfehlungen ableiten.
Quelle: TU Chemnitz/ W. Thieme
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