Forschung

Bewegungsanalyse macht Arthrose frühzeitig sichtbar

Rund 150.000 Deutsche im Jahr erhalten wegen Arthrose ein künstliches Kniegelenk. Dabei ließen sich mit einer frühzeitigen Diagnose viele Operationen hinauszögern vermeiden. Ein Bewegungsanalyse-Instrument kann die Wahrscheinlichkeit von Arthrose am Bewegungsmuster der Patienten errechnen, noch bevor Symptome auftreten.

Der Computer erkennt Ausweichbewegungen noch bevor sie der Patient bewusst wahrnimmt. Um Bewegungen detailliert aufzuzeichnen, bringen die Wissenschaftler insgesamt 39 Markierungen am Körper der Probanden an. Foto: Willibald Müller, KIT

Der Computer erkennt Ausweichbewegungen noch bevor sie der Patient bewusst wahrnimmt. Um Bewegungen detailliert aufzuzeichnen, bringen die Wissenschaftler insgesamt 39 Markierungen am Körper der Probanden an. Foto: Willibald Müller, KIT

Gelenke nutzen sich allerdings ganz allmählich über mehrere Jahre hinweg ab, bevor sie zu schmerzen beginnen und die Betroffenen einen Arzt aufsuchen. An einem System, das bereits erste Anzeichen für Arthrose am veränderten Bewegungsmuster eines Menschen erkennt, arbeiten derzeit Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) in Kooperation mit dem Sana Gelenk- und Rheumazentrum Bad Wildbad.

Funktionieren Gelenke nicht mehr wie gewohnt, gleichen Menschen dies zunächst aus, indem sie ihre Bewegungen unbewusst anpassen. Bei Kniearthrose beispielsweise belasten sie verstärkt das gesunde Bein. Dadurch schonen sie zwar das abgenutzte Kniegelenk, zögern aber auch die Schmerzen hinaus, die auf eine beginnende Arthrose hinweisen würden. Gelenkverschleiß im Frühstadium bleibt daher oft unentdeckt.

„Wir wollen nun über eine computergestützte Analyse des Gangs ein Frühwarnsystem entwickeln, das sich routinemäßig in der Vorsorge einsetzen ließe“, sagt Stefan Sell, Leiter des Lehrstuhls für „Sportorthopädie und Belastungsanalyse“ am Institut für Sport und Sportwissenschaft (IfSS) des KIT und zugleich Chefarzt für Gelenkchirurgie am Sana Gelenk- und Rheumazentrum Bad Wildbad.

Für erkrankte Patienten könne man auf diese Weise auch schonendere Bewegungsabläufe entwickeln und erproben. Gerade im Anfangsstadium könne sogar Sport noch sinnvoll sein, sofern er richtig ausgeführt werde: Wer beispielsweise trotz Kniearthrose Tennisspielen wolle, sollte darauf achten durchzulaufen, anstatt abrupt abzustoppen. Bis das Frühwarnsystem marktreif ist, werde es allerdings noch etwa zwei Jahre dauern.

Die Forscher arbeiten gerade daran, einen Katalog menschlicher Bewegungsmuster zu erstellen. Abweichungen in der Ausführung beschreiben sie mathematisch über die Wahrscheinlichkeit, mit der diese auftreten. Parallel erfassen die Sportwissenschaftler auch Bewegungsdaten von Patienten, die bereits unter Kniearthrose leiden.

„Bei ihnen beobachten wir gemeinsame Merkmale in den Bewegungsabläufen, die für körperlich unbeeinträchtigte Menschen höchst unwahrscheinlich sind“, sagt Andreas Fischer, der das Projekt am BioMotion Center betreut. Beispielsweise sei der Kniewinkel oft eingeschränkt. Auch verlagerten viele Patienten ihr Gewicht deutlich langsamer auf das betroffene Bein, um den Stoß beim Aufsetzen abzumildern. In fortgeschrittenem Stadium ist dieses Verhalten mit dem Auge sichtbar und wird von Schmerzen begleitet. Mathematisch lassen sich aber bereits die ersten Anzeichen als Abweichen von der normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung ausmachen.

Um Bewegungen am Computer mathematisch analysieren zu können, müssen die Wissenschaftler sie zunächst digital abbilden. Dazu bringen sie 39 Markierungen am Körper der Probanden an: Die kleinen grauen Kugeln lassen sich einfach mit Klebeband auf der Haut befestigen. „Wichtig dabei ist, die Drehpunkte der Gelenke möglichst genau zu treffen“, erklärt Fischer.

Bewegt sich der Proband nun unter Infrarotlicht, wird dieses von den Kugeln reflektiert und von Kameras aufgezeichnet. Am Computer erscheinen die Gelenkmarkierungen als Bildpunkte, anhand derer sich der restliche Körper nachmodellieren lässt. Hinzu kommen die Werte zweier Kraftmessplatten. Läuft der Proband darüber, zeichnen sie genau auf, wann und wo ein Fuß die Platte berührt und welche Kräfte zwischen Boden und Proband wirken. Lichtschranken vor und hinter den Kraftmessplatten erfassen zudem die Durchschnittsgeschwindigkeit.

„Anhand dieser Werte können unsere Rechenmodelle bereits verschiedene Bewegungsmuster erkennen: Etwa ob jemand geht oder läuft, sich im Flachen bewegt oder eine Steigung nimmt“, so Fischer. Auch könne das System Personen allein an ihrem Gang unterscheiden. Das funktioniert allerdings nur, wenn die Wissenschaftler ihre Rechenmodelle vorher entsprechend „trainiert“ haben:

Dafür müssen die Probanden eine Bewegung mehrfach wiederholen, damit das System erkennt, welches die jeweils typischen Merkmale sind. „Unser System lernt auf diese Weise, wie sich Menschen normalerweise bewegen. Es braucht diesen Vergleich, um Abweichungen, die auf eine Erkrankung deuten, überhaupt als solche erkennen zu können“, sagt Fischer.

Kommentare

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  1. Sehr geehrte Herr Sell, Sehr geehrter Herr Fischer,

    das hört sich sehr interessant an. Ich bin sehr gespannt auf die Ergebnisse. Ähnliches habe ich bei der Bewegungsanalyse von Reiter und Pferd durchgeführt. Hierbei wurde VICON genutzt und über GPS ein 3D Modell erstellt. Es handelt sich hier um einen Ganzkörperanzug, bei dem der Vorteil darin besteht auch Feldstudien durchzuführen. Dieses Gerät ist sehr gut für die Analyse von Bewegungsmustern und wurde auch schon unter Extrembedingungen (Zentrifuge) erprobt.
    Für das Training verwende ich das Motorik-Balance-Board, vornehmlich um die Rumpfstabilität bei den Probanden zu verbessern. Bitte gehen Sie auf folgenden Link, wenn SIe das Gerät möglicherweise auch testen wollen und somit Veränderungen bzw. Verbesserungen des Gangapparates erzeugen indem die Gleichgewichtsfähgikeit verbessert wird.
    Hier der Link:
    https://www.youtube.com/watch?v=fg0RDCHV2-E
    Mit freundlichen Grüßen,

    Miriam Ködderitzsch-Frank