Schulterbewegungsgesteuerte Patientendiagnose und Behandlungsklassifizierung

Schultererkrankungen stellen die zweitgrößte Zahl von Erkrankungen des Bewegungsapparates in den Vereinigten Staaten dar und stellen eine große Belastung für die Gesundheitsversorgung dar. Der derzeitige Standard für die Diagnose von Schultererkrankungen ist eine klinische Untersuchung, visuelle Bewegungsbeurteilung und in einigen Fällen eine kostspielige Magnetresonanztomographie (MR). Spezifische Gewebepathologien werden jedoch nicht immer genau identifiziert und stehen oft nicht in direktem Zusammenhang mit dem Ausmaß der Funktionsstörung. Es besteht Bedarf an der Kategorisierung oder Untergruppierung von Patienten auf der Grundlage der zugrunde liegenden Bewegungsstörungen, mit denen sie auftreten. Die Videodurchleuchtung ist ein gängiges klinisches Instrument, das die Genauigkeit der Bewegungsanalyse verbessern kann. Die Forscher verwenden 2D-Durchleuchtung in Kombination mit 3D-MR-Bildgebung, um die Schulterbewegung zu messen. Anhand der Bewegungsanalyse können wir Bereiche potenzieller Weichteilerkrankungen vorhersagen und diese mit den Krankheitsstellen aus der MR-Bildgebung vergleichen. Die Hypothese der Forscher ist, dass unsere bewegungsbasierten vorhergesagten Krankheitsorte signifikant sein werden assoziiert mit Krankheitsorten aus der MR-Bildgebung.