Unterstützende Technologien in der Physiotherapie

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1 Unterstützende Technologien in der Physiotherapie Thomas Schrader, Angelina Thiers, Annett l Orteye, Kerstin Schrader, und Katja Orlowski Fachhochschule Brandenburg, Medizinische Schule des Städtischen Klinikums Brandenburg, Spektrum Akademie für Physiotherapie Berlin 5. Mai 2014

2 Outline 1 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Wireless Sensor Network - WSN/BAN 2 Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training 3 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 4 Zusammenfassung Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

3 Outline Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation 1 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Wireless Sensor Network - WSN/BAN 2 Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training 3 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 4 Zusammenfassung Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

4 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Physiotherapie, Ergotherapie & Rehabilitation Physiotherapie Physikalische Therapie Bewegungstraining Rehabilitation Förderung von physischer und mentaler Gesundheit Re-integration in Familie und tägliches Leben Wiederherstellung der Arbeitsfähigkeit Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

5 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Ziele der Physiotherapie Ziele Training von Aufgaben des ta glichen Lebens Erho hung der Unabha ngigkeit und Selbsta ndigkeit Training der Ko rperwahrnehmung Erho hung der Muskelkraft Abbildung : Physiotherapeutische Behandlung Schrader et al. (FH Brandenburg) Verbesserung von Bewegungsmustern Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

6 Outline Hintergrund Wireless Sensor Network - WSN/BAN 1 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Wireless Sensor Network - WSN/BAN 2 Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training 3 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 4 Zusammenfassung Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

7 Wireless Sensor Nodes Hintergrund Wireless Sensor Network - WSN/BAN Abbildung : Shimmer Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

8 Hintergrund Anwendung eines WSN Wireless Sensor Network - WSN/BAN Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

9 Hintergrund Wireless Sensor Network - WSN/BAN Anwendung eines WSN Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

10 Hintergrund Wireless Sensor Network - WSN/BAN Aufgaben eines Wireless Sensor Network Funktion Kontinuierliches Monitoring Ereignisdetektion Ereignisvorhersage Anwendung Self-Monitoring Notfall-Erkennung Feedback & Biofeedback Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

11 Hintergrund Wireless Sensor Network - WSN/BAN WSN & Physiotherapie Probleme Komplexität Artefakte Multidimensionale Signalparameter Quality of Service Sensitivität Spezifität Präzision Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

12 Outline Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training 1 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Wireless Sensor Network - WSN/BAN 2 Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training 3 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 4 Zusammenfassung Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

13 Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training Experimentelle Methode Abbildung : Balance board Abbildung : Balance board Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

14 Outline Auswertung der Signale 1 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Wireless Sensor Network - WSN/BAN 2 Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training 3 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 4 Zusammenfassung Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

15 Auswertung der Signale Signalkonditionierung Aufrichten des EMG-Signals Dekorrelation des EMG Teager-Kaiser operator ψ[x(n)] = x 2 x (x+1) x (x 1) (1) Hüllkurve des EMG Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

16 Auswertung der Signale Analyse in der Zeitdomäne Amplitude der Aktivitätsphasen (Durchschnitt, Standardabweichung) Dauer der Aktivitätsphasen Fläche unter der Kurve der Aktivitätsphasen Geschwindigkeit des On- und Off-Sets Vergleich von Aktivitätsphase bei unterschiedlicher Belastung Zeitabhängiges Verhalten der Aktivitätsphasen bei Multi-Channel-Messungen Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

17 Auswertung der Signale Analyse der Frequenzdomäne Mean Frequency (MNF) Median Frequency (MDF) MNF = N i=1 f ip i N i=1 P i (2) MDF = 1 2 N P i (3) i=1 Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

18 Auswertung der Signale Derived Analysis Parameter Total Power the aggregation of power spectrum (TTP) corresponds to the zero statistical moment TTP = N P i (4) i=1 Mean Average Power of EMG signal (MNP) N i=1 MNP = P i N Peak Frequency the frequency with the maximum of power (5) Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

19 Auswertung der Signale Wiederkehrende Aktivitätsphasen: M. biceps Abbildung : Aktivitätsphasen Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

20 Auswertung der Signale Sensormotorisches Training - Balance Board Abbildung : Aktivitätsphasen Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

21 Auswertung der Signale Mittlere & Median-Frequenz Abbildung : MDF & MNF der Aktivitätsphasen Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

22 Auswertung der Signale Systemdynamik: Recurrence Quantification Analysis Analyse wiederkehrender Zustände in einem dynamischen System Quadratische Matrix mit zwei verschobenen Zeitachsen Darstellung von zeitgepaarten Ereignissen mit (nahezu) gleichen Zuständen Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

23 RQA Auswertung der Signale Abbildung : RQA of a short activity state about 0.5 sec Abbildung : RQA of a long activity state about 1.5 sec Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

24 Auswertung der Signale Parameter: Recurrence Quantification Analysis Recurrence Rate Determinism RR = 1 N N 2 i,j=1 R i,j (6) N lp(l) l=l DET = min (7) N R i,j l=i,j Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

25 Auswertung der Signale Parameter: Recurrence Quantification Analysis Laminarity Entropy N lp(l) l=l LAM = min (8) N lp(l) l=1 N ENTR = p(l) ln p(l) (9) l=l min Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

26 Auswertung der Signale Evaluation der physiologischen Last Abbildung : EMG-Analysis - red activity states Abbildung : Galvanic Skin Reaction Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

27 Outline Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell 1 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Wireless Sensor Network - WSN/BAN 2 Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training 3 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 4 Zusammenfassung Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

28 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Probleme der Signalverarbeitung in der Physiotherapie Verschiedene medizinische Probleme: Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Neurologische Erkrankungen, Muskeldefizite, Alter, Tumorerkrankungen Extrem große Individualidität in Bewegungsmuster und Verhalten Individualidität in der physiologischen Antwort auf Stress Große Komplexität der relevanten Signalparameter Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

29 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Intelligent Mission based Sensor Assigment S = {S 1,..., S n } (10) M = {M 1,..., M m } (11) SP = {SP 1,..., SP k } (12) E S,M = (S i, M i ) (13) f : M = SP (14) M = {ps, mp, ip, T } (15) Abbildung : Sensor-Mission-Matching with ps = physiological signals mp = medical problem pattern ip = individual problem pattern T = task Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

30 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Medizinisches Problemmanagement Abbildung : Anwendung des WSN im medizinischen Kontext Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

31 Outline Modelle für die Signalverarbeitung Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 1 Hintergrund Physiotherapie & Rehabilitation Wireless Sensor Network - WSN/BAN 2 Auswertung der Signale WSN-Mission: Sensormotorisches Training 3 Modelle für die Signalverarbeitung Allgemeines Telemedizinisches Modell Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 4 Zusammenfassung Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

32 Teile & Herrsche Modelle für die Signalverarbeitung Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

33 Modelle für die Signalverarbeitung Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 3-Schichten-Architektur für komplexe Signalverarbeitung Level 1 Wireless Sensor Network Level 2 Mobile Device Level 3 Cloud Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

34 Modelle für die Signalverarbeitung Schichtenbasiertes Sensor-Aktor-Modell 3-Schichten-Architektur für intelligente, komplexe Signalverarbeitung Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

35 Take Home Message Zusammenfassung Steigende Bedeutung von WSN/BAN für die medzinische Versorgung Große Komplexität physiotherpeutischer Interventionen Extrem große Individualidität in Verhalten und physiologischen Reaktionen Notwendigkeit von Signalanalyse für die Routine Management der Komplexität durch Multilayer-Analysearchitektur Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

36 Zusammenfassung Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Haben Sie Fragen? Jetzt die Praxis! Kontakt Schrader et al. (FH Brandenburg) Sensorik & Physiotherapie 5. Mai / 36

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