AEQUIPA Technology
AEQUIPA Technology
Bei der VERSA- Studie (Vorhersage zum Erhalt der Selbstständigkeit im Alter) handelt es sich um ein Teilprojekt im Rahmen des BMBF geförderten Verbundprojektes AEQUIPA (Physical activity and health equity: primary prevention for healthy ageing). Ziel der Studie ist es zu überprüfen, ob ein sensorgestütztes Assessment als Zwei-Punkt-Deltamaß über 6 Monate einen geeigneteren Ansatz darstellt, um bei Seniorinnen und Senioren frühzeitig einen funktionellen Abbau zu erkennen, als eine Einpunktmessung.
Hintergrund und Bedarf
Für Sicherheit in der Fortbewegung sind die Muskelkraft, Balance und Ausdauer von entscheidender Bedeutung. Gleichzeitig sind diese 3 Komponenten die wesentlichen technisch messbaren Indikatoren für einen funktionellen Abbau. Um den Erhalt dieser Faktoren zu gewährleisten und einem funktionellen Abbau vorzubeugen ist ein regelmäßiges Training notwendig - gerade in und vor Phasen des akuten funktionellen Abbaus. Daher sind alltagsintegrierbare Messtechniken zur Bewegungsanalyse erforderlich mit denen ein funktioneller Abbau möglichst präventiv präzise detektierbar wird um somit bereits vorab geeignete Interventionen initiieren zu können.
Ansatz
Die Versa-Studie soll dazu dienen, Messverfahren (im Sinne von geeigneter Hardware und Detektionsalgorithmen) zur Bewegungsanalyse und darauf aufbauend zu prädiktiven Detektion von funktionellem Abbau zu entwickeln, um so einen schleichenden funktionellen Abbau bei Senioren möglichst frühzeitig erkennen zu können.
Hierfür wurden 251 Probanden zwischen 70 und 89 Jahren in diese Studie eingeschlossen. Die Messungen erfolgen zu drei Messzeitpunkten innerhalb eines Zeitraumes von zwei Jahren. Dabei werden etablierte geriatrische Tests der körperlichen Funktionalität und Mobilität, die Messung der Körperzusammensetzung sowie sensorgestützte Bewegungsanalysen zur Charakterisierung der Studienteilnehmer angewendet.
Zusätzlich werden zur Bewegungsanalyse und längerfristigen Analyse der individuellen körperlichen Aktivität mittels in Gürtel integrierter inertialer Sensorik (Accelerometer, Gyroskop, Magnetometer und Barometer) Bewegungsdaten aufgezeichnet und ausgewertet.
Um auch Messverfahren für alltägliche Aktivitäten im häuslichen Umfeld entwickeln zu können, tragen die Studienteilnehmer die Inertialsensorik für eine Woche anschließend an jedes Assessments auch im Alltag. Diese Messungen ermöglichen ein zusätzliches Home-Assessment, welches die Vorteile einer längeren Aufnahmezeit sowie die Vermeidung einer Testversion aufweist. Dieses Setting verspricht ideale Voraussetzungen für ein ausführlicheres Screening, sowie die Unterstützung und Überprüfungen von Maßnahmen im Rahmen der Primärprävention
Publikationen
2021 | |
[13] | LC. Büker, F. Zuber, A. Hein, S. Fudickar. HRDepthNet: Depth Image-Based Marker-Less Tracking of Body Joints. Sensors. 2021;21(4). |
2020 | |
[12] | S. Hellmers, L. Peng, S. Lau, R. Diekmann, L. Elgert, JM.. Bauer, A. Hein, S. Fudickar. Activity Scores of Older Adults based on Inertial Measurement Unit Data in Everyday Life. In: Proceedings of the 13th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOSTEC 2020) - Volume 5: HEALTHINF. Valetta (Malta): SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda.; 2020:579–585. |
[11] | S. Fudickar, S. Hellmers, S. Lau, R. Diekmann, JM.. Bauer, A. Hein. Measurement System for Unsupervised Standardized Assessment of Timed “Up & Go” and Five Times Sit to Stand Test in the Community—A Validity Study. Sensors. 2020;20(10):2824. |
[10] | R.. Diekmann, S.. Hellmers, L.. Elgert, S.. Fudickar, A.. Heinks, S.. Lau, J. M.. Bauer, T.. Zieschang, A.. Hein. Minimizing comprehensive geriatric assessment to identify deterioration of physical performance in a healthy community-dwelling older cohort: longitudinal data of the AEQUIPA Versa study. Aging Clinical and Experimental Research. Springer International Publishing; 2020. |
2019 | |
[9] | S. Hellmers, S. Fudickar, S. Lau, L. Elgert, R. Diekmann, JM.. Bauer, A. Hein. Measurement of the Chair Rise Performance of Older People Based on Force Plates and IMUs. Sensors. 2019;19(6):1370. |
[8] | S. Hellmers, S. Lau, R. Diekmann, L. Dasenbrock, T. Kromke, J.M. Bauer, S. Fudickar, A. Hein Evaluation of Power-Based Stair Climb Performance via Inertial Measurement Units. In: A. Cliquet Jr., S. Wiebe, P. Anderson, G. Saggio, R. Zwiggelaar, H. Gamboa, A. Fred, S. Bermúdez i Badia, eds. Biomedical Engineering Systems and Technologies. Cham: Springer International Publishing; 2019:238–261. |
2018 | |
[7] | S. Hellmers, S. Fudickar, L. Dasenbrock, A. Heinks, JM.. Bauer, A. Hein. A Model-Based Approach for Jump Analyses Regarding Strength and Balance. In: P. Nathalia, M. and Silveira, and AH. H., and M. Carlos, and van den BE. L, eds. Biomedical Engineering Systems and Technologies. Cham: Springer International Publishing; 2018:354–375. |
[6] | S. Hellmers, T. Kromke, L. Dasenbrock, A. Heinks, JM.. Bauer, A. Hein. Stair Climb Power Measurements via Inertial Measurement Units - Towards an Unsupervised Assessment of Strength in Domestic Environments. In: Proceedings of the 11th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies. SCITEPRESS - Science and Technology Publications; 2018:39–47. |
[5] | S. Hellmers, B. Izadpanah, L. Dasenbrock, R. Diekmann, JM. Bauer, A. Hein, S. Fudickar. Towards an Automated Unsupervised Mobility Assessment for Older People Based on Inertial TUG Measurements. Sensors. 2018;18(10). |
2017 | |
[4] | S. Hellmers, S. Fudickar, C. Büse, L. Dasenbrock, A. Heinks, JM.. Bauer, A. Hein. Technology Supported Geriatric Assessment. Chapter in R. Wichert, B. Mand, eds. Ambient Assisted Living: 9. AAL-Kongress, Frankfurt/M, Germany, April 20 - 21, 2016. Cham: Springer International Publishing; 2017:85–100. |
[3] | S. Hellmers, S. Fudickar, E. Lange, C. Lins, A. Hein. Validation of a motion capture suit for clinical gait analysis. In: Proceedings of the 11th EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare - PervasiveHealth '17. New York, New York, USA: ACM Press; 2017:120–126. |
[2] | S. Hellmers, EE. Steen, L. Dasenbrock, A. Heinks, JM.. Bauer, S. Fudickar, A. Hein. Towards a minimized unsupervised technical assessment of physical performance in domestic environments. In: Proceedings of the 11th EAI International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare - PervasiveHealth '17. New York, New York, USA: ACM Press; 2017:207–216. |
[1] | S. Hellmers, S. Fudickar, L. Dasenbrock, A. Heinks, JM.. Bauer, A. Hein. Understanding Jump Landing as an Oscillating System: A Model-based Approach of Balance and Strength Analyses. In: Proceedings of the 10th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies. Porto: SCITEPRESS - Science and Technology Publications; 2017:159–168. |
Kooperationen / Förderung
Die Versa–Studie im AEQUIPA Projekt wurde zwischen 02/2015 und 01/2018 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.
Beteilgte Partner:
- Universitätsklinik für Geriatrie Oldenburg der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
- Geriatrisches Zentrum am AGAPLESION BETHANIEN KRANKENHAUS HEIDELBERG, Lehrstuhl für Geriatrie der Universität Heidelberg (Prof. Bauer)
- Abteilung Technik und Gesundheit für Menschen an der Jade Hochschule Oldenburg (Prof. Koppelin)
- OFFIS (Institut für Informatik, Prof. Boll-Westermann)
- Forschung
- KI und Deep Learning in der Medizin
- Medizinische Bildverarbeitung und VR-Simulation
- Integration und Nutzbarmachung von medizinischen Daten
- Sensordatenanalyse für assistive Gesundheitstechnologien
- AG Medical Image Computing and Artificial Intelligence
- AG Medical Data Science
- AG Medical Deep Learning
- AG Medical Data Engineering
- Nachwuchsgruppe Diagnostik und Erforschung von Bewegungsstörungen