gms | German Medical Science

GMDS 2012: 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

16. - 20.09.2012, Braunschweig

Messen von Armbewegungen mit SHIMMER und Kinect

Meeting Abstract

Suche in Medline nach

  • Katja Orlowski - Fachhochschule Brandenburg, Fachbereich Informatik und Medien, Brandenburg, Deutschland
  • Torsten Schumitz - Fachhochschule Brandenburg, Fachbereich Informatik und Medien, Brandenburg, Deutschland
  • Harald Loose - Fachhochschule Brandenburg, Fachbereich Informatik und Medien, Brandenburg, Deutschland

GMDS 2012. 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Braunschweig, 16.-20.09.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. Doc12gmds090

DOI: 10.3205/12gmds090, URN: urn:nbn:de:0183-12gmds0906

Veröffentlicht: 13. September 2012

© 2012 Orlowski et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielfältigt, verbreitet und öffentlich zugänglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Einleitung: Die Bewegung des Menschen kann visuell mit dem menschlichen Auge oder mit Kamerasystemen begutachtet werden. Im Bereich der Forschung werden dazu heutzutage kostenintensive und festinstallierte Highend Motion-Capture-Systeme verwendet.

In Zeiten der Telemedizin ist der Einsatz mobiler Sensoren denkbar, sowohl in Physiotherapiepraxen und geriatrische Einrichtungen (s. [1]) als auch im Heimbereich. Eine Vielzahl von mobilen Sensoren existieren, wie z.B. die Microsoft Kinect oder SHIMMER-Module, welche zur Erfassung und Beurteilung von Bewegungen verwendet werden können, sofern sie den Anforderungen an die Genauigkeit und Zuverlässigkeit genügen.

In diesem Paper werden Armbewegungen von Probanden mit der Kinect und verschiedenen SHIMMER-Sensoren aufgezeichnet. Ziel ist es, zu klären, ob die Untersuchungen von Prof. Becker et al. [2] mit mobilen und kostengünstigen Sensoren durchgeführt werden können.

Systeme/Methoden: Der Versuchsaufbau ist entsprechend [2], [3] gewählt: Bei der Aufnahme sitzt der Proband mit dem Rücken zur Kinect auf einem Hocker und führt zyklisch Armbewegungen durch. In jedem Zyklus werden beide Arme mit normaler Geschwindigkeit seitlich von unten nach oben und von oben nach unten bewegt. Zwischen den Zyklen wird eine Pause von ca. 2–3 Sekunden eingelegt. Nach einem Startsignal beginnt der Proband mit der Sequenz von 5 Armbewegungen. In dieser Untersuchung werden Probanden ohne Einschränkungen im Arm- und Schulterbereich untersucht.

Die Armbewegungen des Probanden werden mit der Kinect (20 Gelenkpunkte), 4 SHIMMER 9-DoF-Sensoren (Beschleunigung, Winkelgeschwindigkeit) und 4 SHIMMER EMG-Sensoren aufgenommen. Die SHIMMER-Sensoren sind symmetrisch links und rechts am Arm des Probanden, je ein 9-DoF am Hand- und Ellenbogengelenk und je ein EMG-Sensor am M. Triceps brachii und M. Trapezius descendens, befestigt. Von jedem der 3 Probanden werden jeweils 3 Aufnahmen von 5 aufeinanderfolgenden Zyklen aufgezeichnet.

Für die Auswertung werden die Kinect-Daten der oberen Extremitäten (Schulter, Ellenbogen, Handgelenk und Hand (symmetrisch links und rechts) und die Schultermitte) herangezogen. Die Beschleunigung und die Winkelgeschwindigkeit der Sensoren am Handgelenk und Ellenbogen sowie die Muskelaktivität werden von den SHIMMER-Daten erfasst und analysiert.

Auswertung/Ergebnisse: Es erfolgt eine automatische Auswertung der Muskelaktivitäten durch Einteilung in aktive und inaktive Bereiche, woraus die Anzahl der Armbewegungen sowie das zeitliche Auftreten ermittelt wird. Anhand der aufgezeichneten Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit werden ebenfalls diese Parameter detektiert. Die durch die Kinect gewonnenen Gelenkbewegungen werden hinsichtlich maximaler Abduktion durch Berechnung des lateralen Arm-Rumpf-Winkels beider Arme untersucht.

Ein Rechts-Links-Vergleich erfolgt mittels Korrelation und Vorzeichen-Rang-Test.

Zusamenfassung: Die Erfassung von 3D-Armbewegungen ist sowohl mit der Microsoft Kinect als auch mit den SHIMMER-Sensoren möglich. Die SHIMMER-Daten ermöglichen eine automatische Auswertung. Die Aktivität der an der Ab- und Adduktion beteiligten Muskeln kann beurteilt werden. Zudem gibt die Winkelgeschwindigkeit und die Beschleunigung Auskunft über die Durchführung der Sequenz. Die Kinect-Daten der oberen Extremitäten geben die durchgeführten Armbewegungen wieder und eine Bestimmung der maximalen Abduktion sowie die Berechnung der Geschwindigkeit und Beschleunigung dieser Bewegung sind möglich.

Eine Bewertung der gewonnenen Daten bezogen auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit steht noch aus, durch die die Einsetzbarkeit der Sensorsysteme im klinischen Umfeld abgeschätzt werden kann. Dazu muss eine größere Probandengruppe (gesunde und in der Beweglichkeit eingeschränkte Probanden) herangezogen werden.


Literatur

1.
Yu MC, Wu H, Liou JL, Lee MS, Hung YP. Breath and position monitoring during sleeping with a depth camera. In: HEALTHINF 2012, Int Conference on Bio-Inspired Systems and Signal Processing; 2012 Feb 1-4; Vilamoura, Algarve, Portugal. p12-22.
2.
Becker R, Pap G, Machner A, Neumann WH. Strength and motion after hemiarthroplasty in displaced four-fragment fracture of the proximal humerus, Acta Orthop Scand. 2002;73(1):44-9.
3.
Pap G, Machner A, Wissel H, Awiszus F. Dreidimensional Bewegungsanalyse am Schultergelenk – Ein neues Verfahren zur Charakterisierung von Parametern der Schultergelenksfunktion. Z Orthop Ihre Grenzgeb. 2000;138:344-8.