SMARTGAIT: KI-basierte Ganganalyse aus Smartphone-Videoaufnahmen in der Neurorehabilitation

Die Wiederherstellung der Gehfähigkeit ist ein zentrales Ziel in der Rehabilitation von Patientinnen und Patienten mit neurologischen Erkrankungen. Die Bandbreite der neurologisch bedingten Gangstörungen reicht von leichten Unsicherheiten beim Gehen bis hin zu schwerwiegenden Beeinträchtigungen, die auch das Sturzrisiko deutlich erhöhen. Neben klinischen Gehtests bringt die technologiebasierte Ganganalyse wichtige Vorteile ein. Jedoch wird der Gang aufgrund des damit verbundenen Mehraufwands nur selten mit technologiebasierten Systemen analysiert. Einfachere Alternativen werden benötigt, die kostengünstiger, mobiler und benutzerfreundlicher sind und beispielsweise mit dem Smartphone erfolgen können.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
02. Dezember 2024

• Literatur

• 1 Perez-Lloret S, Negre-Pages L, Damier L. et al. Prevalence, determinants, and effect on quality of life of freezing of gait in Parkinson disease. JAMA Neurology 2014; 71: 884-890
• 2 Bohannon R. Gait performance of hemiparetic stroke patients: Selected variables. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation 1987; 68: 777-781
• 3 Forsberg A, Press R, Einarsson U. et al. Impairment in Guillain-Barré syndrome during the first 2 years after onset: A prospective study. Journal of the Neurological Sciences 2004; 227: 131-138
• 4 Stürner J, Liepert J, Stein M. et al. Technologiegestützte Ganganalyse in der Neurologie: Überblick und zukünftige Trends. Pt-Zeitschrift 2023; 75: 31-35
• 5 Wuehr M, Möhwald K, Zwergal A. Gangstörungen: Was der Hausarzt wissen sollte. MMW-Fortschritte der Medizin 2024; 166: 56-62
• 6 Mehrholz J, Elsner B. Gehfähigkeit und Mobilität. neuroreha 2022; 14: 27-33
• 7 Barzyk P, Zimmermann P, Stein M. et al. AI-smartphone markerless motion capturing of hip, knee, and ankle joint kinematics during countermovement jumps. European Journal of Sport Science 2024;
• 8 Schwenk M, Barzyk P, Boden A. et al. AI-based markerless single-camera motion analysis for estimating knee and hip joint kinematics during gait. ISBS Proceedings Archive 2024; 42: 822
• 9 Barzyk P, Boden A, Stürner J. et al. Steps to facilitate the use of clinical gait analysis in stroke patients: Validation of a single 2D RGB smartphone video-based system for gait analysis. SSRN 2024;
• 10 Boden A, Barzyk P, Stuerner J. et al. Validation of a single 2D RGB smartphone video-based gait-analysis-system on stroke patients with and without walking aid. 10. Gemeinsame Jahrestagung der DGNR e. V. und DGNKN e. V. 2024