Die Analyse von ungesunden Gangmustern ist eine wichtige Grundlage, um geeignete Maßnahmen zur Verbesserung der Lebensqualität von Beinamputierten zu entwickeln. Ein neues tragbares Sensorsystem ermöglicht das Erfassen von Daten im Alltag. Forscherinnen und Forscher der Salzburg Research Forschungsgesellschaft wiesen in einer Studie nach, dass das mobile System mit dem bisherigen Goldstandard mithalten kann.
Das menschliche Gangbild ist von Mensch zu Mensch sehr unterschiedlich. Es entwickelt und verändert sich durch körperliche Voraussetzungen, Lebensumstände und Verhalten sowie die Entwicklung individueller Techniken. Wesentliche Kategorien für ein harmonisches und fließendes Gangbild sind Links-Rechts-Symmetrie und Dynamik.Amputationen verändern die biomechanischen Eigenschaften und damit das Gangbild. Atypisches Gehen benötigt dabei bis zu doppelt so viel metabolische Energie wie typisches Gehen. Die Analyse von ungesunden Gangmustern ist daher sehr wichtig, um Maßnahmen zur Verbesserung der Lebensqualität der Betroffenen entwickeln zu können. Die stationäre Ganganalyse ist daher ein wesentlicher Bestandteil der Rehabilitation: Prothesenträger:innen gehen dabei beim aktuellen Goldstandard einige Schritte auf einer Diagnosematte. Um von dieser Laborsituation hin zu einer aussagekräftigeren Diagnose für den Alltag zu kommen, haben Forscherinnen und Forscher von Salzburg Research ein tragbares Sensorsystem weiterentwickelt und hinsichtlich wissenschaftlich haltbarer Ergebnisse evaluiert.
Alltagsdaten helfenbei der Rehabilitation
Für die mobile Ganganalyse im Alltag wurde das bestehende Feedbacksystem Suralis von Saphenus zu einem Datenaufzeichnungssystem bestehend aus einer Inertialmesseinheit (IMU) und einer Druckmesssocke adaptiert. Salzburg Research entwickelte dazu Algorithmen zur Berechnung der Standphasendauer und der Differenz zwischen dem linken und dem rechten Bein. Der Algorithmus wurde sowohl bei Prothesenträgern als auch bei gesunden Erwachsenen evaluiert.Die Ergebnisse bestätigen: Das tragbare System ist eine geeignete Möglichkeit für die mobile Ganganalyse. „Beinamputierte Personen könnten das System im Alltag tragen und die Messdaten remote an den betreuenden Arzt schicken. Der deutlich größere Datensatz könnte im Gegensatz zu den wenigen Schritten im Labor zu einer besseren Diagnostik und somit besseren Betreuung in der Rehabilitation führen“, sagt Severin Bernhart, von dem auf Bewegungsdatenanalyse spezialisierten Forschungsinstitut Salzburg Research.In Zukunft könnte das mobile Sensorsystem raum-zeitliche Messungen des Gangs in Alltagsumgebungen ermöglichen, um Beinamputierte bei der Rehabilitation zu unterstützen und auch Fernbetreuung zu ermöglichen. Dazu werden geeignete Interfaces entwickelt werden, um Feedback für die Betroffenen auf Basis von zuverlässigen, im Alltag erhobenen Daten, zu ermöglichen.
