Zugängliches Fernrehabilitationssystem für Echtzeit-Biomechanik-Überwachung

Diese Studie zielt darauf ab, eine kamerabasierte Tele-Rehabilitationsplattform zu entwickeln und zu validieren, die in der Lage ist, biomechanische Parameter der menschlichen Hand und der oberen Extremität in Echtzeit zu schätzen. Muskuloskelettale und neurologische Erkrankungen erfordern oft eine kontinuierliche Überwachung während der Rehabilitation, doch viele Patienten – insbesondere in ländlichen oder unterversorgten Regionen – haben nur begrenzten Zugang zu häufigen persönlichen Therapiesitzungen. Bestehende Telehealth-Systeme stützen sich hauptsächlich auf subjektive Berichte oder periodische Videokonsultationen und fehlen oft quantitative biomechanische Messungen, die für eine präzise Überwachung der Genesung notwendig sind.

Das Ziel dieser Forschung ist es zu bewerten, ob Computer Vision und biomechanische Modellierung genaue, quantitative Messungen von Gelenkbewegungen und Kräften mit einer einzigen Kamera liefern können. Die zentrale Hypothese ist, dass künstliche Intelligenz-Algorithmen anatomische Landmarken der Hand aus Videodaten erkennen und sie mit mechanischen Modellierungstechniken kombinieren können, um Gelenkwinkel, Drehmomente und Muskelkräfte in Echtzeit zu schätzen. Kontinuierliches biomechanisches Tracking könnte Klinikern ermöglichen, den Rehabilitationsfortschritt besser zu überwachen und rechtzeitig Anpassungen an Therapieprotokollen vorzunehmen.

Teilnehmer werden standardisierte Handbewegungsübungen durchführen, während Videodaten mit einer handelsüblichen Kamera wie einer Smartphone- oder Laptopkamera erfasst werden. Computer-Vision-Algorithmen werden Handlandmarken identifizieren und Gelenkkinematik berechnen. Diese Messungen werden dann mit inverser Dynamikmodellierung integriert, um biomechanische Parameter einschließlich Gelenkdrehmoment, Bewegungsbereich und Kraftentwicklung zu schätzen.

Die Studie wird die Zuverlässigkeit und Validität des vorgeschlagenen Systems bewerten, indem die berechneten biomechanischen Messungen mit etablierten biomechanischen Modellen und Referenzdatensätzen verglichen werden. Wichtige Ergebnisse umfassen die Genauigkeit der Landmarkenerkennung, die Zuverlässigkeit der biomechanischen Parameterschätzung und die Machbarkeit der Fernüberwachung während Rehabilitationsübungen.

Die erfolgreiche Durchführung dieser Studie wird die Machbarkeit einer kostengünstigen, zugänglichen Tele-Rehabilitationsplattform demonstrieren, die objektives biomechanisches Feedback an Kliniker und Patienten liefern kann. Dieser Ansatz hat das Potenzial, den Zugang zu Rehabilitationsdiensten zu verbessern, das Patientenengagement zu erhöhen und datengestützte klinische Entscheidungsfindung in der Fernversorgung zu unterstützen.