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ZEITSCHRIFTEN / Neurologie & Rehabilitation / Archiv / 2013_1 / abstract 8
 

Neurol Rehabil 2013; 19 (1): 69-76                                                                            Schwerpunktthema



Biosensorische Bewegungserfassung beim
Parkinson-Syndrom

J. Klucken1, J. Barth2, B. Eskofier3, J. Winkler1
1Abteilung für Molekulare Neurologie, Universitätsklinikum Erlangen;
2ASTRUM IT GmbH, Erlangen;
3Lehrstuhl für Mustererkennung, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen Nürnberg


Zusammenfassung
Bewegungserkrankungen können in jedem Alter auftreten. Sie schränken die Mobilität der
Betroffenen ein und limitieren ihre Lebensqualität. Die im Alter am häufigsten auftretende
neurodegenerative Bewegungsstörung ist das Parkinson-Syndrom. Die Bewegungseinschränkungen
nehmen mit fortschreitender Erkrankung zu und stellen für den Patienten und den Arzt
die entscheidende therapeutische Zielgröße dar. Bisher wird das Ausmaß der motorischen Einschränkung
subjektiv aus der Anamnese erhoben, die durch den Affekt und die kognitiven Fähigkeiten
des Patienten überlagert ist, und ergänzend im Rahmen der körperliche Untersuchung
durch den Arzt beurteilt. Jedoch ist der Verlauf der Bewegungsstörung sowohl über den Tag als
auch über den Zeitraum von Tagen bis Wochen die eigentliche Stellgröße der Therapie, die durch
die einzeitige Erhebung nur unzureichend erfasst werden kann. In diesem Übersichtsartikel
werden verschiedene stationäre und mobile Systeme zur sensorbasierten und automatisierten
Bewegungserfassung vorgestellt, die es ermöglichen, objektive und quantitativ vergleichbare
Aussagen über die Bewegungseinschränkung zu machen. Im Zentrum steht eine Studie, die
mittels eines mobilen Ganganalysesystems, welches aus an Schuhen befestigten Bewegungssensoren
besteht, die Erfassung der Parkinson-assoziierten Gangstörung möglich macht. Hierdurch
können untersucherunabhängig Informationen über die Ausprägung der Bewegungsstörungen
und das Krankheitsstadium erhoben werden, die mit in die Beurteilung des Therapeuten einfließen
kann. In der Zukunft werden solche nicht sichtbaren, in die Kleidung integrierten Sensorsysteme
auch bei anderen Bewegungsstörungen die Diagnostik und Behandlung unterstützen und
im Rahmen von Prävention und Therapie Anwendung finden.
Schlüsselwörter: Parkinson-Syndrom, Bewegungsstörungen, Ganganalyse, Biosensoren


Biosensory movement monitoring in Parkinson’s disease

J. Klucken, J. Barth, B. Eskofier, J. Winkler

Abstract
Movement disorders can occur at every age. They restrict the affected persons’ mobility and limit his or her quality of life. The most common neurodegenerative movement disorder in the elderly is Parkinson’s disease.
During disease progression movement impairments increase and become the main therapeutic target for patients and physicians. So far, the extent of motor impairments is based on the individual case history, which is influenced by the patients’ emotions and cognitive abilities. An additional physical examination further helps the physician to estimate the degree of disability. However, the course of movement disorders throughout the day as well as over a period of several days or weeks is the main therapeutic criteria, which cannot be determined in single-phase surveys. This survey intends to present a variety of inpatient and mobile systems for sensorbased and automatic movement monitoring, which allow objective and quantitatively comparable evidence about motor impairments. We will focus on a study, which investigated a mobile gait analysis system allowing the monitoring of Parkinson-associated movement disorders via movement sensors attached to the patients’ shoes. Via this system information about the extent of motor disorders and the diseases’ stage can be collected independently and help the therapist with his or her assessment. In the future, these invisible sensor systems embedded in the patients’ clothing may support diagnosis and therapy of other motor disorders as well and may be applied in prevention and therapy.
Key words: Parkinson‘s disease, movement disorders, gait analysis, biosensors

© Hippocampus Verlag 2013


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