DE202018006818U1

DE202018006818U1 - System zur optimierten Gelenküberwachung in der Physiotherapie

Info

Publication number: DE202018006818U1
Application number: DE202018006818.7U
Authority: DE
Original assignee: Sc Kineto Tech Rehab Srl
Current assignee: Sc Kineto Tech Rehab Srl
Priority date: 2018-09-21
Filing date: 2018-09-24
Publication date: 2023-04-17
Anticipated expiration: 2028-09-25
Also published as: EP3627514B1; EP3627514A1; RO133954A2; US20200093418A1

Abstract

Ein System zur optimierten Gelenküberwachung in der Physiotherapie, das in einer mobilen Anwendung implementiert ist und das umfasst: den Satz von zwei Bewegungssensoren, der oberhalb und unterhalb des verletzten Gelenks eines Patienten angebracht ist, die mobile Anwendung MobApp, die Sensordaten empfängt und die MPTI-Physiotherapeutenschnittstelle MPTI und die Patientenschnittstelle MPI innerhalb des Übungshilfemoduls für den Patienten HDPE implementiert, die über die entsprechenden Login-Parameter zugänglich sind, das Übungsdefinitionsmodul EDM, das Bewertungsmodul ASD und das Bewegungsanalysemodul MAM, und die Webplattform WS, die die Cloud- Datenbank DB hostet, die spezifische Physiotherapeuten-, Patienten- und Übungsdaten speichert, dadurch gekennzeichnet, dass die mobile Anwendung die Kalibrierungs- und Kompensationseinheit CCU enthält und der Webserver die Machine-Learning-Einheit MLU hostet.

Description

Die Erfindung umfasst ein neues System zur Überwachung von Patienten, die eine Physiotherapie benötigen, sowohl in der Klinik als auch zu Hause. Dabei werden dreiachsige Beschleunigungsmesser und dreiachsige Gyroskope als drahtlose Bewegungssensoren verwendet, die um das verletzte Gelenk herum angebracht werden und die Qualität der von den Patienten durchgeführten Übungen erkennen, überwachen und sowohl dem Physiotherapeuten als auch den Patienten mitteilen.
Die Überwachung besteht aus einer mobilen Anwendung, die Daten von den Sensoren empfängt, und einem Webserver, auf dem Übungen und Übungsprogramme für Patienten definiert und geplant werden, indem eine Cloud-Datenbank gehostet wird, in der Daten über die Physiotherapeuten, Patienten und Übungen gespeichert werden.
Die vorliegende Erfindung ist eine optimierte, kundenorientierte Überwachungslösung, die sowohl eine flexible Platzierung der Bewegungssensoren oberhalb und unterhalb des betroffenen Gelenks des Patienten als auch eine Minimierung der linearen Drift der Gyroskope ermöglicht. Die Optimierung des Übungsprogramms basiert auf der Analyse einer großen Datenmenge, die sich aus einer allmählichen Verbesserung der Übungsqualität ergibt, die sich aus der Einhaltung des Übungsprogramms durch den Patienten und den vorherigen Antworten des Physiotherapeuten ergibt.
Der Stand der Technik zeigt, dass es eine beträchtliche Anzahl von Lösungen gibt, die auf mobilen Anwendungen basiert und sich mit entsprechenden Systemen und Verfahren zur Überwachung des Rehabilitierungsprozesses von verletzten Gelenken durch Physiotherapie befassen.
Grundsätzlich verwenden all diese ein oder mehrere Geräte zur Erkennung der Bewegung und/ oder Position des Patienten im Rahmen des Rehabilitierungsprozesses durch die Physiotherapie, eine Datenbank, die relevante Informationen über die Übungen enthält, Module zum Vergleich der tatsächlichen Ausführung mit der Modellübung sowie zum Durchführen von Auswertungen und Definieren der relevanten Mittel zum Kalibrieren der von den Sensoren empfangenen Eingangsinformationen.
Die in (1) beschriebene Lösung bezieht sich auf ein System und ein Umsetzungsverfahren, das die Überwachung und Korrektur der Leistung der körperlichen Bewegung mit Hilfe eines Pilatesähnlichen Übungsgeräts ermöglicht. Die Bewegungserkennung erfolgt über einen fest installierten Kinect-Bewegungssensor sowie eine Videokamera und einen Infrarot-Näherungssensor.
Dementsprechend beruht diese Lösung auf der Bildverarbeitung, und die Kalibrierung besteht nicht darin, die Position der Sensoren um das Gelenk herum zu erkennen, sondern darin, die Körperposition und die Übungen an die Position der Sensoren auf dem verletzten Gelenk anzupassen, was zu echten und wichtigen Kalibrierungsproblemen führen könnte.
Das in (2) beschriebene System und Überwachungsverfahren basiert auf Inertialsensoren und einem Datenprozessor zur Bestimmung der Patientenbewegungen und deren Korrektur anhand eines vordefinierten Modells. Das implementierte Kalibrierungsverfahren hat die Bedeutung einer Kalibrierung für die Start- und Endposition der Bewegung.
Das implementierte Kalibrierungsverfahren hat die Bedeutung einer Kalibrierung, die die Start- und Endpositionen einer bestimmten Bewegung verwendet und davon ausgeht, dass diese Positionen fest und bekannt sind. Wenn diese Positionen vom Patienten nicht genau erreicht werden, was in der Praxis häufig der Fall ist, spiegeln sich die Kalibrierungsfehler in der nachfolgenden Winkelmessung wider und es kommt zu Fehlmessungen.
Das in (3) beschriebene Überwachungssystem und -verfahren basiert grundsätzlich auf einer nicht näher angegebenen Anzahl und Art von Bewegungs- und Positionssensoren: Beschleunigungsmesser, Gyroskop, Magnetometer, MEMS-Sensor, digitaler Kompass, Trägheitssensor, Temperatursensor, Videokamera usw. Folglich ist die Informationsverarbeitung der Sensoren spezifisch für die tatsächlich verwendeten Sensoren. Eine wichtige Einschränkung dieser Lösung wäre das Fehlen eines speziellen Moduls und Algorithmus für die Kalibrierung der Sensorposition.
Ebenso werden in (4) die Anzahl und der Typ der Sensoren in der Sensoreinheit nicht angegeben, so dass es dem Benutzer überlassen bleibt, dies mit der mobilen Anwendungssoftware zu korrelieren. Die vorgeschlagene Kalibrierung hat die ausschließliche Bedeutung einer Auswahl von Rehabilitierungsprogrammen und umfasst nicht die übliche Bedeutung der Kalibrierung der Position von Sensoren am Körper.
Im Dokument (5) stützt sich die gesamte Lösung des Überwachungssystems und das dazugehörige Verfahren einschließlich der Kalibrierungseinheit auf die Verarbeitung von Videoinformationen.
Der mögliche Nachteil liegt in der Unfähigkeit, die Positionierung in Rückenlage zu erkennen, in der Erkennung von nur bestimmten Winkeln, in denen die Kamera nicht durch den Körper behindert wird, und in der geringeren Genauigkeit.
Im Patentdokument (6) wird ein System beschrieben, bei dem Sensoren an den Gliedmaßen des Patienten angebracht werden, um die vom Patienten durchgeführten Übungen zu überwachen. Das System verwendet als Sensoren einen Drei-Achsen-Beschleunigungsmesser, ein Drei-Achsen-Gyroskop und einen Drei-Achsen-Kompass.
Die Verwendung eines Kompasses in einer klinischen Umgebung bedeutet, dass die Sensordaten magnetischen Störungen durch alle eisenhaltigen Geräte in der Umgebung des Patienten ausgesetzt sind, wodurch die Daten verfälscht und verzerrt werden können.
Die in diesem Artikel vorgeschlagene Lösung erfordert eine genaue Kalibrierung der Sensordaten. Das bedeutet, dass die Position der an den Gliedmaßen angebrachten Sensoren genau bekannt sein muss, damit die Winkel zwischen den Gliedmaßen genau gemessen werden.
Der genannte Stand der Technik zeigt einige Einschränkungen auf, die auftreten können und die auf die Notwendigkeit verbesserter oder speziell optimierter Lösungen hinweisen.
Die erste betrifft die Empfindlichkeit und Genauigkeit der Daten, die von den Bewegungs- und Positionierungssensoren dieser Systeme verarbeitet werden, die normalerweise durch Kalibrierungsmaßnahmen verbessert werden.
Praktisch beruhen alle bekannten Systeme auf einem Kalibrierungsverfahren, bei dem die Position der Sensoren um das verletzte Gelenk herum sehr genau bestimmt werden muss. Dieses Verfahren kann naturgemäß ungenau sein, ist manchmal schwierig und unterliegt lokalen Bedingungen, die das Kalibrierungsverfahren stören können. Wenn das Gyroskop einzeln verwendet wird, hat es eine lineare Drift, die zur Verfälschung von Informationen führen kann. Dasselbe gilt für Beschleunigungsmesser, die ein erhebliches statisches Rauschen aufweisen. Bei der Annäherung an eiserne Objekte ist der Kompass außerdem sehr anfällig für magnetische Fehler.
Zusätzlich zu den Problemen, die sich aus der zitierten Patentliteratur ergeben, zeigt ein Überblick über den Stand der Technik, dass Fortschritte bei der Beugung jetzt entweder subjektiv, je nach Erfahrung und Wissen des Physiotherapeuten, oder durch die Verwendung eines Goniometers gemeldet werden. Das Goniometer ist nicht sehr genau und kann nicht die ganze Zeit während der Übung verwendet werden. Für einen betroffenen Patienten ist es von entscheidender Bedeutung, den Fortschritt des Rehabilitierungsprozesses verfolgen zu können und zu wissen, was er bei den Übungen falsch macht. Diese Informationen fehlen zurzeit.
Die meisten Lösungen verwenden nur eine begrenzte 2D-Darstellung, aber es ist offensichtlich, dass die Darstellung des verletzten Gelenks und die Anzeige aller relevanten Gelenkwinkel in einer 3D-Darstellung auf der mobilen Schnittstelle dem Patienten ermöglichen könnte, objektive Informationen über seine aktuellen Fortschritte und darüber, wie er sich bemühen kann, diese zu verbessern.
Die Rehabilitierungsprogramme sind nicht standardisiert. Jeder Physiotherapeut kann sein eigenes Übungsprogramm zusammenstellen, was bedeutet, dass die Patienten in den verschiedenen Kliniken oder sogar in der gleichen Klinik nicht die gleiche Qualität der Leistungen erhalten. Es gibt nur eine sehr geringe Anzahl von Studien, die Aufschluss darüber geben, welche Übungen für welche Art von Erkrankung am besten geeignet sind. Obwohl für jede Art von Krankheit Übungen vorgeschrieben sind, gibt es keine zusätzlichen Daten, die die Befolgung und den Fortschritt bei der Durchführung der Übungen mit dem Patiententyp korrelieren.
Ein sehr wichtiger Indikator für den Fortschritt ist die Einhaltung der vom Physiotherapeuten verordneten Behandlung durch den Patienten. Dies wird nicht genau gemessen, sondern subjektiv vom Physiotherapeuten überprüft oder vom Patienten selbst gemeldet, wenn er zu Hause trainiert.
Es gibt eine große Standardisierung bei den von Ärzten durchgeführten Operationen, aber fast keine bei der Genesung, weder in der Klinik noch zu Hause. Bei der Messung des Genesungserfolgs eines Patienten wird der größte Teil aus der Physiotherapie nach der Operation abgeleitet und nur ein kleiner Teil hängt davon ab, wie gut die Operation durchgeführt wurde.
Das technische Problem, das durch diese Erfindung aufgeworfen und gelöst wird, besteht darin, den störenden Effekt der Position der Sensoren um das verletzte Gelenk im Überwachungsverfahren in der Physiotherapie zu minimieren und zu neutralisieren, die dynamische Drift des Gyroskops zu kompensieren und auf der Grundlage der Analyse der empfangenen Daten die Qualität und das Timing der verordneten Übungen zu optimieren und so den Rehabilitierungserfolg des Patienten sicherzustellen.
Die Lösung der vorliegenden Erfindung basiert auf einer mobilen Anwendung und umfasst einen Satz Bewegungssensoren, die oberhalb und unterhalb des verletzten Gelenkes angebracht sind, eine eigentliche mobile Anwendung, die Daten von den Sensoren empfängt und Schnittstellen für den Physiotherapeuten und den Patienten, relevante Übungsdefinitionen, Bewertungen und Bewegungsanalysen bereitstellt, sowie einen Webserver, der eine Cloud-basierte Datenbank hostet, in der die Daten der Physiotherapeuten, der Patienten und der Übungen gespeichert werden. Sie ermöglicht dem Physiotherapeuten, einen Satz von Übungen zu verschreiben sowie die zur Heilung der Gelenke angewandte Physiotherapie zu überwachen und die Fortschritte des Patienten in der Klinik und zu Hause objektiv zu messen, was viel genauere Informationen liefert als die subjektiven Angaben, die der Patient machen könnte.
Die Erfindung enthält einige wichtige technische Merkmale, die berücksichtigt wurden, um eine optimale Überwachung der Physiotherapie zu ermöglichen.
Erstens kalibriert die in der beanspruchten Erfindung offenbarte Lösung die von den Bewegungssensoren empfangenen Signale durch einen speziellen Kalibrierungsalgorithmus, der die tatsächliche Positionierung erkennt und die Ausrichtung der Sensoren relativ zur tatsächlichen physischen Drehachse des Gelenks sicherstellt, so dass der Patient die Sensoren nicht in einer bestimmten Position befestigen muss. Dadurch ist die Lösung sehr einfach zu verwenden, sowohl bei der Beurteilung der Physiotherapie als auch für Patienten, die zu Hause ferngesteuerte Übungen durchführen.
Zweitens bietet diese Erfindung eine dynamische Kompensation der Drift des Gyroskops, so dass die Sensordaten unempfindlich gegen die Drift sind.
Ein weiteres technisches Merkmal dieser Erfindung ist die Implementierung eines maschinellen Lernverfahrens, das die kontinuierliche Auswertung der Änderungen des Übungsprogramms und der Programmbewertung ermöglicht. Der Fortschritt der Beugung des Patienten wird automatisch anhand bestehender Muster in der Datenbank analysiert. Je nach den festgestellten Verbesserungen werden relevante Benachrichtigungen und Warnungen generiert, die letztendlich zu einer besseren Programmierung der Übungen und einer automatischen Personalisierung des Programms des Patienten führen.
Im Vergleich mit ähnlichen Lösungen aus dem Stand der Technik bietet die Erfindung folgende Vorteile:

- die Bewegungssensoren sind auf Beschleunigungsmesser und Gyroskop beschränkt;
- durch den Einsatz von Kalibrierungs- und Kompensationsverfahren ist die Lösung „flexibel“ in der Platzierung der Sensoren an beliebiger Stelle oberhalb und unterhalb des betroffenen Gelenks und kompensiert die dynamische Drift des Gyroskops;
- die Lösung ermöglicht die Bestimmung der physischen Beugeachse der Gliedmaßen je nach den anatomischen Merkmalen des Patienten;
- die Lösung ermöglicht die Erkennung und Messung zusätzlicher Winkel: Abduktions-/ Adduktionswinkel, Hüftbeugewinkel und Hüftdrehwinkel;
- sie ermöglicht eine automatische Optimierung der Bewegungserkennung durch ein maschinelles Lernverfahren und verbessert so die Therapietreue der Patienten, indem es genau die „verbesserte“ Bewegung identifiziert, die der Patient ausführen sollte, um schneller zu genesen.

Eine detaillierte Beschreibung der Erfindung und der Beispiele ihrer Ausführungsformen wird im Folgenden unter Bezugnahme auf die folgenden Figuren gegeben:

- Allgemeine Struktur des Systems;
- Kalibrierungs- und Kompensationsverfahren;
- Verfahren der Bewegungsanalyse;
- Verfahren zur Definition der Übungen;
- Patienten-Übungsunterstützungs-Prozedur;
- Verfahren des maschinellen Lernens

Die Lösung besteht aus einem Satz Bewegungssensoren HS, die oberhalb und unterhalb des betroffenen Gelenks eines Patienten angebracht werden, einer mobilen Anwendung (Tablet oder Mobilgerät), MobApp, die Daten von den Sensoren empfängt, einem WS-Webserver, auf dem die Übungen und Übungsprogramme für die Patienten definiert und geplant werden, und einer Cloud-basierten DB-Datenbank, die Daten über Physiotherapeuten, Patienten und Übungen speichert.
Die Hardware-Sensoren HS umfassen 3-Achsen-Accelerometer und 3-Achsen-Gyroskope. Im Gegensatz zu anderen Systemen zur Bewegungsüberwachung verwendet das System kein Magnetometer, da es sehr anfällig für Störungen durch eisenhaltige Gegenstände wäre, die in den Kliniken für Physiotherapie und sogar zu Hause sehr häufig vorkommen. Die Daten des Beschleunigungsmessers und des Gyroskops werden im Gerät korreliert, um eine korrigierte Position im Raum zu erhalten. Diese Daten bieten eine Orientierung im absoluten Referenzsystem des Sensors, ohne dass es eine echte Nordposition gibt, da die Lösung den Kompass nicht als Sensor verwendet. Alleine sind die von jedem Sensor gelieferten Daten nicht relevant und müssen daher von der mobilen Anwendung in Bezug auf das Gelenk bzw. den anderen Sensor entsprechend verarbeitet werden.
Die Verwendung von Gyroskopen und Beschleunigungssensoren ohne Kompass bedeutet, dass die Orientierung auf lange Sicht anfällig für Drift ist. Ein Kompensationsverfahren, das in einem entsprechenden DCA-Algorithmus formalisiert ist, gleicht die lineare Drift in den Gyroskopen aus.
Die Platzierung der Sensoren am Körper ist für andere Lösungen sehr wichtig, da sie alle nachfolgenden Messungen beeinflusst. Deshalb stützen sich andere Lösungen auf eine sehr sorgfältige Sensorplatzierung, die von ihren Algorithmen erkannt werden kann.
Der Ansatz der vorliegenden Lösung besteht darin, dass es für den Patienten sehr schwierig ist, die Sensoren genau in der gewünschten Position zu platzieren. So könnte sich die gewünschte Position direkt über der Verletzung befinden; es gibt Situationen, in denen es nicht bequem ist, die Sensoren in diesen Positionen zu tragen; der Patient hat Gliedmaßen, die vom Standard abweichen, usw.
Ein weiteres Problem ist, dass eine sorgfältige Platzierung sowohl Zeitverlust als auch zusätzliche Schwierigkeiten für den Patienten bedeutet, der sich auf die Rehabilitierung konzentrieren sollte. Dies könnte die Einhaltung des Behandlungsplans beeinträchtigen, was nicht erwünscht ist.
Daher ermöglicht diese Lösung, dass die Bewegungssensoren über oder unter dem verletzten Gelenk des Patienten platziert werden. Der Patient muss sie nicht in einer bestimmten Position fixieren, da der Kalibrierungsalgorithmus die tatsächliche Positionierung erkennt und sicher stellt, dass die Orientierungen der Sensoren der tatsächlichen physischen Drehachse des Gelenks entsprechen.
Die mobile Anwendung MobApp besteht aus zwei separaten Schnittstellen, der MPTI-Schnittstelle des Physiotherapeuten und der MPI-Schnittstelle des Patienten. Diese beiden verschiedenen Schnittstellen sind über die entsprechenden Anmeldeparameter zugänglich, das heißt, wenn der angemeldete Benutzer ein Patient ist, wird die Patientenschnittstelle angezeigt und beim Physiotherapeuten, wird die Physiotherapeutenschnittstelle angezeigt.
Die mobile Anwendung MobApp enthält außerdem ein Modul zur Definition von EDM-Übungen, ein Modul zur Bewertung von ASMD und einen Algorithmus zur Bewegungsanalyse (MAA).
Die MPTI-Schnittstelle des Physiotherapeuten zeigt alle vom Physiotherapeuten registrierten Patienten, ihren Fortschritt, die Liste der geplanten Übungen, das Feedback des Patienten und das Modul zur Patientenbewertung.
Das ASMD-Modul zur Patientenbewertung ermöglicht es dem Physiotherapeuten, objektiv zu messen, wo sich der Patient im Rehabilitierungsprozess befindet, wie gut es dem verletzten Gelenk im Vergleich zum gesunden geht und auf dieser Grundlage die Übungsschwellen oder sogar die Übungsliste zu ändern, die für eine durchschnittliche Person desselben Alters und derselben Aktivitätsgruppe gilt.
Diese Bewertung und die damit verbundenen Daten - ASD - sind ein äußerst wichtiger Teil des Rehabilitierungsprozesses, denn in dieser Phase bestimmt der Physiotherapeut gemeinsam mit dem Patienten das zu erwartende Ergebnis der Physiotherapie. Dieses Ergebnis kann die funktionelle Rehabilitierung, die Leistung eines Profisportlers oder jedes andere Ergebnis sein, das innerhalb dieser Werte liegt. Auf der Grundlage des Ergebnisses werden die Dauer des Übungsprogramms, die Übungsintensität, die Zwischenziele und die tatsächlich durchzuführenden Übungen festgelegt.
Durch die anfängliche Bewertung und die Überwachung des Patienten während des gesamten Rehabilitierungsprozesses ist der Patient motivierter und hat mehr Informationen darüber, wie die Genesung voranschreitet, was zu einer besseren Einhaltung des Programms führt. Der Physiotherapeut verfügt über eine Datenbank mit Übungen, aus der er auswählen kann, oder über vordefinierte Programme, die einem Patienten entsprechend seines Zustands oder seines chirurgischen Eingriffs zugewiesen werden können.
Die Übungsdatenbank enthält eine Liste mit vordefinierten Übungen, die der Physiotherapeut als Grundlage für seine eigenen Übungsprogramme verwendet. Jede Übung kann in der Anwendung für den Physiotherapeuten an den Patienten angepasst werden, der das System benutzt.
Ein Modul zur Übungsdefinition ermöglicht es dem Physiotherapeuten, eine Übung mit den am Körper angebrachten Sensoren aufzuzeichnen oder alternativ den Patienten anzuweisen, eine Übung mit den angebrachten Sensoren auszuführen, woraufhin der Übungsverarbeitungsalgorithmus die Daten verbreitet und alle Beschränkungen auf der Grundlage dieser Aufzeichnung festlegt. Dies ermöglicht dem Physiotherapeuten einerseits die einfache Anpassung der vorhandenen Übungen und andererseits die Erstellung eines eigenen Satzes von Übungen, wenn die vorhandenen Übungen in der Plattform nicht ausreichen.
Die PMI-Patientenschnittstelle enthält eine Liste von Übungen, die der Physiotherapeut dem Patienten über die Web-Anwendung verschreibt. Diese Liste kann vom Physiotherapeuten über die Webplattform oder die mobile Anwendung aktualisiert werden. Die mobile Anwendung empfängt Daten von Bewegungssensoren, zeigt die Bewegung live auf dem Bildschirm des Mobilgeräts an, zählt die Übungswiederholungen und zeigt an, wie korrekt die Bewegung ausgeführt wurde, wobei die vom Physiotherapeuten zuvor festgelegten Schwellenwerte verwendet werden.
Ein Kalibrierungs- und Kompensationsverfahren, das durch den Kalibrierungsalgorithmus CALIB und den Driftkorrekturalgorithmus DCA formalisiert ist, wird verwendet, um einerseits sicherzustellen, dass die Bewegungsdaten an der physischen Bewegungsachse ausgerichtet sind, und andererseits, dass die vom Sensor empfangenen Daten gegen die Drift unempfindlich sind.
Der CALIB-Algorithmus verwendet eine Kombination aus einer statischen Position und dynamischen Bewegungen des Gelenks des Patienten, um festzustellen, wo die Bewegungssensoren am Körper des Patienten platziert wurden, und nutzt diese Informationen, um die Bewegungsdaten entsprechend zu korrigieren.
Die dynamische Kalibrierungsbewegung erfolgt um die Hauptbeugeachse des Gelenks, d.h. für das Knie ist die Bewegung eine Kniebeugung, für den Ellbogen eine Ellbogenbeugung, für den Rücken eine Beugung usw. Diese Bewegung, die mehrmals wiederholt wird, ergibt die grobe Hauptachse des jeweiligen Gelenks FAD.
Die Position des Sensors wird von dieser Hauptachse abgeleitet und danach wird der Körperpositionsausgleich berechnet. Dabei werden zuvor ermittelte Muskelmodell verwendet, wobei die durch das Muskelgewebe bedingte Bewegung des Sensors am Körper des Patienten kompensiert wird. So erhält man die Daten zur Korrektur der muskelbedingten Artefakte - MCAD.
Eine statische Pose und die dazugehörigen Daten - SPD - werden beim Kalibrierungsprozess ebenfalls berücksichtigt, um die absoluten Koordinatensysteme der beiden Sensoren aufeinander abzustimmen. Diese statische Pose bedeutet, dass das Gelenk des Patienten gerade sein muss und nicht gebeugt sein darf. Wenn der Patient in den ersten Tagen nach der Operation nicht in der Lage ist, das Gelenk gerade zu halten, ermöglicht das Verfahren dem Physiotherapeuten die manuelle Eingabe eines Korrekturwinkels, der zur Kompensation aller anschließend empfangenen Sensordaten verwendet wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die Bewegungsdaten auch in den Fällen korrekt sind, in denen der Patient das Gelenk nicht vollständig strecken kann.
Darauf erfolgt die Kompensation unter Berücksichtigung der anatomischen Merkmale des Gelenks, um das herum die Sensoren platziert sind. Wenn das Gelenk bestimmte Freiheitsgrade hat, wird die Bewegung anhand dieser Parameter überprüft und korrigiert. Wenn es sich beispielsweise um ein Scharniergelenk handelt, sollte es in der aufgezeichneten kalibrierten Bewegung keine Drehbewegung geben.
Ausgehend von der Annahme, dass die Drift des Gyroskops linear mit der Zeit verläuft, wird im DCA-Algorithmus die zweite Ableitung der vom Gyroskop ermittelten Winkel berechnet, wodurch der lineare Teil der Drift entfernt wird. Um den Winkel zu rekonstruieren, wird dann eine doppelte Integration verwendet, bei der zwei Sätze von Konstanten hinzugefügt werden, je ein Satz für jede Integrationsoperation.
Der erste Satz wird aus Messwerten ermittelt, bei denen sich das Gelenk in der statischen Phase der Positionierung nicht bewegt, und für diese Messwerte ist der erste Satz gleich Null.
Der Zweite wird auf der Grundlage der in Referenz (7) dargelegten Überlegungen als initiale Orientierung festgelegt.
Die Drift wird weiter eliminiert, wenn die Messwerte der beiden Sensoren mithilfe der Beschleunigung der beiden Sensoren synchronisiert werden. Dies stützt sich auf die Tatsache, dass die Beschleunigung eines Gelenksegments die Summe der Beschleunigung des Gelenkzentrums und der Beschleunigung dieses Segments um das Zentrum ist. Durch diese Überlegungen wird die Position des Gelenkmittelpunkts in den lokalen Koordinaten jedes Sensors bestimmt, wodurch die Winkel mit viel weniger Drift bestimmt werden können.
Um das Verfahren zur Bewegungsanalyse über den zugehörigen Bewegungsanalysealgorithmus MAA zu implementieren, werden die relevanten Übungen als eine Serie von Beschränkungen definiert, die erfüllt werden müssen, sowie eine initiale Körperhaltung, die für die zu startende Übung geeignet sein muss. Die Beschränkungen sind nach ihrer Wichtigkeit geordnet, wobei Stufe 1 die wichtigste und Stufe 3 die am wenigsten wichtige ist. Jede Ebene kann je nach Komplexität oder Anforderungen der Übung mehrere Beschränkungen haben. Die Beschränkungen können definiert werden durch den Zielwert, die Toleranz dieses Wertes, den Zeitpunkt der Überprüfung dieses Wertes, wenn es sich um eine isometrische Beschränkung handelt, und die Dauer, die der Patient die Körpersegmente in dieser isometrischen Position halten muss.
Der Zeitpunkt, an dem die Beschränkungen überprüft werden, kann sein: auf dem Höhepunkt der Bewegung, in der Anfangsposition, in der Endposition und kontinuierlich, wenn die Regel während der gesamten Übung angewendet werden soll.
Der Algorithmus definiert einige Standard-Körperhaltungen, von denen aus die Übung beginnt, wie z.B. im Stehen, Sitzen, Aufstehen, Seitwärtsgehen usw., ermöglicht aber auch benutzerdefinierte Haltungen. Diese benutzerdefinierten Haltungen werden entweder manuell definiert, indem PC-Haltungsbeschränkungen hinzugefügt werden, oder automatisch, wenn der Physiotherapeut das Gerät verwendet, um eine neue Übung aufzuzeichnen. Der Algorithmus analysiert die gesammelten Daten und erzeugt eine ED-Übungsdefinition, die mit allen zugehörigen AC-, IC- und PC-Beschränkungen ergänzt wird.
Die Daten der Bewegungssensoren werden an ein anatomisches Korrekturverfahren und den dazugehörigen ACG-Algorithmus sowie an ein Modul zur dynamischen Sensordatenkorrektur (DDC) übertragen und dort verarbeitet.
Der ACG erkennt, wenn anatomisch definierte Beschränkungen verletzt wurden, bewertet die Verletzung und entscheidet, ob die Bewegung entsprechend korrigiert werden sollte. Der DDC wendet alle Kalibrierungsdaten auf die verarbeiteten Daten der HS-Hardware-Sensoren an.
Sowohl ACG als auch DDC werden verwendet, um die Einstellung der Sensorplatzierung, die Muskelbewegungen und die Fehlausrichtung der Sensoren während der Durchführung der Übungen zu korrigieren und um sicherzustellen, dass die Sensoren jederzeit auf die entsprechende physische Achse ausgerichtet bleiben.
Daraufhin werden die Bewegungsdaten mit der aktuellen Bewegungsdefinition verglichen, die sich auf ein Verfahren zur Bewegungserkennung und dem dazugehörigen EDA-Algorithmus stützen. Wenn die Übung innerhalb der vom Physiotherapeuten festgelegten Grenzen durchgeführt wurde, wird in einem QMA-Bewegungsqualitätsalgorithmus eine Punktzahl generiert, die die Korrektheit der Übung unter Berücksichtigung der Schwierigkeit der Übung und der Erreichung der vom Physiotherapeuten eingeführten Beschränkungen darstellt. Visuelle, Text- und Audio-Benachrichtigungen werden an den Patienten gesendet, um ihn über die Richtigkeit der Übung zu informieren und ihm die Möglichkeit zu geben, die Qualität der Wiederholungen zu verbessern.
Ein Übungsdefinitionsmodul EDM ermöglicht es dem Physiotherapeuten, eine neue Übung zu erstellen, indem er Sensoren auf dem betroffenen Gelenk positioniert und die gewünschte Übung ausführt. EDM extrahiert die Übungsdefinition in Form von Beschränkungen und ermöglicht es dem Physiotherapeuten, diese schnell zu ändern.
Das EDM zeichnet die kalibrierten Bewegungsdaten auf, d. h. die Daten, die um die Positionierung der Sensoren am Körper und um muskelbedingte Artefakte der Hardware-Sensoren HS korrigiert wurden, und analysiert dann diese Daten für die Erstellung neuer Übungen. Zunächst wird die aufgenommene initiale Körperposition mit den bereits in der Datenbank vorhandenen Standardhaltungen verglichen. Wenn es größere Unterschiede gibt, wird eine neue benutzerdefinierte Position unter Verwendung der Positionsbeschränkungen definiert. Diese werden in Winkeln und Drehungen ausgedrückt, die die Anwendung messen kann. Wenn es sich zum Beispiel um ein Kniegelenk handelt, kann dies der Hüftwinkel, der Beugewinkel, der Abduktionswinkel usw. sein. Wenn die Sensoren am Rücken angebracht sind, kann dies die Rotation des unteren Rückens, die Beugung, die Seitenneigung, die Neigung des oberen Rückens usw. sein.
Wenn die Übung komplex ist und als eine Abfolge von linearen Bewegungen ausgedrückt werden kann, wird sie in mehrere Teile unterteilt und für jeden Teil eine Zielposition und eine Startposition definiert. Dies funktioniert ähnlich wie bei der grafischen Animation, bei der aus einer Abfolge von Schlüsselbildern und einer linearen Interpolation zwischen ihnen eine Animation erstellt werden kann.
Einige der Winkelbeschränkungen müssen während der gesamten Übung eingehalten werden, z.B. den Rücken gerade halten, während der Beugung des Rückens, den Ellbogen gerade halten, während der Hebung eines Gewichts mit der Hand, oder das Knie gerade halten, während der Hebung des Beins nach vorne. Dies sind ständige Beschränkungen, und EDM schlägt dies auch dem Physiotherapeuten vor.
Bei einigen Übungen muss das Gelenk eine bestimmte Zeit lang in einer bestimmten Position gehalten werden. Diese Übungen werden als isometrische Übungen bezeichnet und sind ein wichtiger Bestandteil des Rehabilitierungsprozesses. EDM ermöglicht es auch, die isometrischen Übungen zu erkennen und die Zeit, in der die Isometrie gehalten werden soll, zu ändern. EDM analysiert auch die aufgezeichneten Daten und legt ein Tempo für die Übungen fest, denn einige von ihnen müssen innerhalb einer bestimmten Zeitspanne durchgeführt werden, entweder schneller oder langsamer als ein festgelegtes Intervall.
Ein ASD-Bewertungsmodul ermöglicht es dem Physiotherapeuten, den Patienten zu Beginn/Ende wichtiger Phasen der Rehabilitierung zu bewerten und zu entscheiden, ob der Patient zur nächsten Phase übergehen oder den Rehabilitierungsprozess sogar abschließen kann. Anhand einer Reihe speziell angepasster Übungen wird eine Bewertung vorgenommen, um die Fortschritte des Patienten in bestimmten, für den Rehabilitierungsprozess wichtigen Bereichen zu überprüfen. Der Physiotherapeut kann objektiv messen, wann das Ende einer Genesungsphase erreicht ist, wie sich der Patient am Ende der Phase verhält und wie lange es dauert, bis es soweit ist.
Dies ist wichtig für den Rehabilitierungsprozess, da der Patient die gleichen Übungen wie zu Beginn der Phase durchführt und die Fortschritte, die er in dieser Phase gemacht hat, vergleichen kann.
Für den Physiotherapeuten ist es eine Möglichkeit, die Ergebnisse der Rehabilitierung zu standardisieren und die Ziele des Rehabilitierungsprozesses individuell zu messen.
Wenn die Übung nicht innerhalb der vom Physiotherapeuten festgelegten Grenzen durchgeführt wird, wird die Wiederholung nicht berücksichtigt und der Patient erhält eine akustische Benachrichtigung, eine Textbenachrichtigung und eine visuelle Benachrichtigung, damit er die Wiederholung dieser bestimmten Übung korrekt durchführen kann. Dies wird durch ein Modul erreicht, das die Patienten bei der Durchführung von PEAD-Übungen unterstützt. Dieses Modul ist sehr wichtig für die Einhaltung des Programms und den Fortschritt des Patienten, da es den Patienten darauf hinweist, was er falsch macht und wenn er eine falsche Bewegung macht.
Es gibt verschiedene Arten der Unterstützung, die dem Patienten bei den Übungen gegeben werden. Die erste Art ist die Videounterstützung, bei der ein Video der Übung gezeigt wird, bevor der Patient sie ausführt. Dies geschieht, um sicherzustellen, dass der Patient sich an die Übung erinnert, die er ausführen soll.
Die zweite Art der visuellen Unterstützung ist der Bewegungsschatten: während der Übung zeigt ein vorgenerierter Schatten dem Patienten, wie er die Übung ausführen soll. Ein Standard-Schatten, der zeigen würde, wie sich das Gelenk des Patienten bewegen sollte, würde nur teilweise funktionieren, da jede Übung dem Rehabilitierungsfortschritt individuell angepasst wird. Beispielsweise kann ein Patient unmittelbar nach der Operation ein Gelenk nur bis zu 50 Grad beugen, aber zwei Wochen nach der Operation kann er es zum Beispiel bis zu 90 Grad beugen. Das bedeutet, dass der Schatten auf der Grundlage der neuen Bedingungen der Übung rekonstruiert werden muss.
In die Lösung ist ein Algorithmus eingebaut, der es ermöglicht, einen zuvor aufgezeichneten Schatten einer Übung zu rekonstruieren, wenn die Beschränkungen dieser Übung geändert werden. Der Algorithmus analysiert die grundlegende Schattenaufzeichnung und segmentiert sie in Keyframes, wie den Beginn der Bewegung, den Höhepunkt der Bewegung und die Rückkehr aus der Bewegung. Dies ermöglicht eine Schattenrekonstruktion für die meisten Übungen. Bei nicht linearen Bewegungen analysiert der Algorithmus zwei unterschiedlich definierte Schatten, z.B. einen mit Zielbeschränkungen bei 30 Grad und den anderen mit Zielbeschränkungen bei 80 Grad, und generiert Bewegungskurven, die den beiden Segmenten oberhalb und unterhalb des Gelenks entsprechen. Durch den Vergleich dieser Bewegungskurven interpoliert der Algorithmus die Positionen und regeneriert den Schatten auf der Grundlage der neuen Beschränkungen.
Bei Übungen, die komplex sind und eine definierte Abfolge von Schlüsselbildern haben, wird der Schatten für jedes Segment einzeln neu generiert, wobei alle Tempobeschränkungen und das Timing der einzelnen Segmente berücksichtigt werden.
Die dritte Art der visuellen Unterstützung ist eine Echtzeit-3D-Darstellung des Gelenks, an dem die Sensoren angebracht sind. Die 3D-Darstellung bewegt sich auf dem Bildschirm des Mobilgeräts synchron mit dem tatsächlichen physischen Gelenk und zeigt in Echtzeit, wie sich die Gelenkwinkel während der Bewegung verändern. Dies ermöglicht es dem Patienten, die Winkel zu sehen, während er die Bewegung ausführt, und ein Feedback darüber zu erhalten, was er gerade tut. Der Unterschied zu anderen Lösungen, die eine 2D-Darstellung verwenden, besteht darin, dass alle Gelenkwinkel sichtbar werden und nicht nur einer von ihnen wie bei der 2D-Darstellung.
Durch die Anzeige relevanter Blickwinkel auf der mobilen Schnittstelle erhält der Patient objektive Informationen über seine aktuellen Fortschritte und kann sich um Verbesserungen bemühen. Die letzten Arten von Benachrichtigungen sind Vibrationsbenachrichtigungen, bei denen die Hardware-Sensoren HS vibrieren, wenn eine Bewegung außerhalb der vom Physiotherapeuten festgelegten Grenzen ausgeführt wird, und Audiobenachrichtigungen, bei denen eine automatisch generierte Stimme dem Patienten mitteilt, was bei der gerade ausgeführten Bewegung falsch war.
Ein maschinelles Lernverfahren und der dazugehörige MLA-Algorithmus sind im WS-Webserver implementiert, um das Übungsprogramm zu verändern und das Programm zu bewerten.
Die Verbesserung der Beugung des Patienten wird automatisch analysiert und mit bestehenden Modellen in der Datenbank verglichen. Wenn der Algorithmus feststellt, dass der Patient schneller oder langsamer als sein geplantes Übungsprogramm vorankommt, erzeugt er einen Alarm für den Physiotherapeuten, der ihn über die Situation informiert und eine Änderung des Programms anfordert. Wenn der Patient schnellere Fortschritte gemacht hat, wird der Physiotherapeut gefragt, ob der Patient für die fortgeschrittenen Übungen eingeplant werden kann. Wenn der Patient langsamere Fortschritte gemacht hat, wird der Physiotherapeut gefragt, ob das aktuelle Programm wiederholt werden soll, und der Patient wird darüber informiert.
Der MLA-Algorithmus für maschinelles Lernen lernt aus den Antworten des Physiotherapeuten und ermöglicht dem System, relevantere Benachrichtigungen zu präsentieren.
Ein Endergebnis des Algorithmus für maschinelles Lernen ist es, die Einhaltung des Übungsprogramms durch den Patienten zu verbessern, die Übungen zu erkennen, die für eine bestimmte Kategorie von Patienten am besten geeignet sind und dem Patienten eine bessere Leistung als andere Übungen bieten.
Eine weitere wichtige Anwendung des Algorithmus ist die Erkennung von Mustern im Übungsprogramm des Patienten und die Einteilung des Patienten in Schwierigkeitskategorien. Dies ermöglicht eine bessere Programmierung der Übungen und eine automatische Personalisierung des Programms des Patienten. Wenn der Patient beispielsweise als jemand eingestuft wird, der sich nur schwer an das Programm halten kann, können einige Übungen durch solche ersetzt werden, die leichter durchzuführen sind.
Die von den Sensoren empfangenen Daten sind, ohne darauf beschränkt zu sein, die Position und Ausrichtung des Gelenks, die Werte physikalischer Bewegungswinkel wie Beugewinkel, Hüftwinkel, Ellbogenwinkel, Schulterwinkel usw., Abduktionswinkel, Rotationswinkel der Hüfte, des Ellbogens, der Schulter usw., die Beschleunigung, die Geschwindigkeit, die zwischen den Wiederholungen und pro Übungssatz verstrichene Zeit, die maximalen Winkel während der Wiederholung, der Grad der Korrektheit, die Erkennung der Ausgangs- und Endposition.
Der Webserver fungiert auch als Physiotherapeutenschnittstelle WPTI zur Datenbank im Cloud-System, in der alle Übungs-/Programmdaten und Patientendaten gespeichert sind.
Diese Schnittstelle ermöglicht es, neue Übungen zu definieren, durch die Festlegung von Bewegungsbeschränkungen und die Änderung bestehender Übungen. Die kontinuierliche Synchronisierung mit der mobilen Anwendung des Physiotherapeuten und des Patienten sorgt dafür, dass die Übungsdatenbank immer auf dem neuesten Stand ist.
Der Webserver ermöglicht die Definition von Übungen und Übungsprogrammen durch den Physiotherapeuten oder die Klinik. Es gibt einerseits öffentliche Standardprogramme, die definiert sind und allen Kliniken und Physiotherapeuten zur Verfügung stehen, und andererseits private Programme, die nur von der Klinik genutzt werden können.
Der Webserver ermöglicht dem Physiotherapeuten, alle Übungen des Patienten, den Fortschritt der Rehabilitierung und die Anpassung des Programms des Patienten zu sehen. Der Fortschritt der Rehabilitierung kann in den ersten Wochen durch eine zunehmende Beugung gemessen werden. Dies ist die Phase, in der der Patient versucht, die durch die Verletzung verlorene Beugung wiederzuerlangen. In dieser Phase sind alle Fortschritte und Übungen auf die Wiederherstellung der Funktion des Patienten ausgerichtet. Es wird angenommen, dass die Phase abgeschlossen ist, wenn der Patient die Beugung wieder auf die Werte vor der Verletzung zurückbringt.
Die nächste Phase der Genesung zielt darauf ab, die Muskeln zu stärken und den Zustand vor der Verletzung wiederherzustellen. Der Fortschritt in dieser Phase wird an der Anzahl der durchgeführten Übungen, der längeren Dauer der isometrischen Übungen und den höheren Gewichten gemessen, die für das Training verwendet werden.
Bibliographische Referenzen

1. US 2012/0190505 Al- Method and system for monitoring and feed-backing on execution of physical exercise routines;
2. WO/2007/125344 - Exercise monitoring system and method;
3. US 20170143261 - System and methods for monitoring physical therapy and rehabilitation of joints;
4. US20170136296A1 - System and method for physical rehabilitation and motion training;
5. US20080262772A1 - System and a method for motion tracking using a calibration unit;
6. EP3096685A1 - System and method for mapping moving body parts
7. R. Takeda, G. Lisco, T. Fujisawa, L. Gastaldi, H. Tohyama, S. Tadano-Drift Removal for Improving the Accuracy of Gait Parameters Using Wearable Sensor Systems; https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4299060/

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 2012/0190505 [0091]
WO 2007/125344 [0091]
US 20170143261 [0091]
US 20170136296 A1 [0091]
US 20080262772 A1 [0091]
EP 3096685 A1 [0091]

Claims

Ein System zur optimierten Gelenküberwachung in der Physiotherapie, das in einer mobilen Anwendung implementiert ist und das umfasst: den Satz von zwei Bewegungssensoren, der oberhalb und unterhalb des verletzten Gelenks eines Patienten angebracht ist, die mobile Anwendung MobApp, die Sensordaten empfängt und die MPTI-Physiotherapeutenschnittstelle MPTI und die Patientenschnittstelle MPI innerhalb des Übungshilfemoduls für den Patienten HDPE implementiert, die über die entsprechenden Login-Parameter zugänglich sind, das Übungsdefinitionsmodul EDM, das Bewertungsmodul ASD und das Bewegungsanalysemodul MAM, und die Webplattform WS, die die Cloud- Datenbank DB hostet, die spezifische Physiotherapeuten-, Patienten- und Übungsdaten speichert, dadurch gekennzeichnet, dass die mobile Anwendung die Kalibrierungs- und Kompensationseinheit CCU enthält und der Webserver die Machine-Learning-Einheit MLU hostet.
Ein System nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Kalibrierungs- und Kompensationseinheit CCU so ausgelegt ist, dass sie eine freie Platzierung der Bewegungssensoren oberhalb und unterhalb des verletzten Gelenks basierend auf der Erkennung der physischen Achse des Gelenks ermöglicht.
Ein System nach Anspruch 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Kalibrierungs- und Kompensationseinheit CCU so ausgelegt ist, dass sie die lineare Akkumulationsdrift des Gyroskops dynamisch minimiert.
Ein System nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Machine-Learning-Einheit MLU so ausgelegt ist, dass sie aus den Antworten des Physiotherapeuten und der Qualität der vom Patienten durchgeführten Übungen lernt, wodurch das System in die Lage versetzt wird, das Übungsprogramm zu optimieren und relevante Muster in ihrer Planung zu erkennen, relevante Benachrichtigungen zu verbessern, den Patienten in Übungskategorien einzuordnen und dadurch das Programm automatisch anzupassen.
Ein System nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei das Übungsdefinitionsmodul eingerichtet ist zum Aufzeichnen einer Übung mit den Sensoren am eigenen Körper, und einen Übungsverarbeitungsalgorithmus um die Daten zu verbreiten und auf der Grundlage dieser Aufzeichnung alle Einschränkungen festzulegen.
Ein System nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das System eingerichtet ist, um eine statische Pose und die dazugehörigen Daten in einem Kalibrierungsprozess zu berücksichtigen, um das absolute Koordinatensystem der beiden Sensoren aufeinander abzustimmen.
Ein System, wobei das System eingerichtet ist zur Durchführung eines Verfahrens zur optimierten Überwachung der Physiotherapie von Gelenken, gekennzeichnet dadurch, dass es Folgendes beinhaltet: - Verarbeiten von Bewegungssensordaten durch die Kalibrierungsprozedur, welche den Einfluss zufälliger Positionen des Bewegungssensors am Körper minimiert; - Minimieren des Einflusses des dynamischen Drifts des Gyroskops; - Bereitstellen der Bewegungsanalyseprozedur; - Bereitstellen der Übungsdefinitionsprozedur; - Bereitstellen der Patienten-Übungsunterstützungs-Prozedur; - Bereitstellen der Machine-Learning-Prozedur.
Das System nach Anspruch 7, wobei die durch den Kalibrierungsalgorithmus CALIB implementierte Kalibrierungsprozedur die folgenden Schritte umfasst: - Bestimmen der Hauptbeugeachse; - Berechnen der initialen Korrekturen aus der statischen Positionierungsphase; - Berechnen und Korrigieren der während der Kalibrierung aufgezeichneten Sensordaten mit den oben genannten Parametern; - Ausführen des Algorithmus zur Korrektur der muskelbedingten Artefakte auf den korrigierten Daten; - Extrahieren der Daten zur Korrektur der muskelbedingten Artefakte; - die Bestimmung des initialen Fehlers des Algorithmus.
Das System nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Driftkompensationsprozedur, die durch den Driftkompensationsalgorithmus DCA implementiert wird, die folgenden Schritte umfasst: - die Berechnung der zweiten Ableitung der vom Gyroskop ermittelten Winkel, wodurch der lineare Teil der Drift entfernt wird; - für die Winkelrekonstruktion, Durchführen einer doppelten Integration, bei der zwei Sätze von Konstanten hinzugefügt werden, je ein Satz für jede Integrationsoperation; - Bestimmen des ersten Satzes aus Messwerten, während derer sich das Gelenk nicht bewegt, in der statischen Positionierungsphase, wobei für die jeweiligen Messwerte der Satz Null ist; - Bestimmendes zweiten Satzes als initiale Orientierung in der statischen Positionierungsphase; - Kompensieren der Drift, wenn die Messwerte der beiden Sensoren synchronisiert werden, indem die Beschleunigung der beiden Sensoren verwendet wird.
Ein System nach einem der Ansprüche 7 bis 9, wobei die Patienten-Übungsunterstützungs-Prozedur ein visuelles Unterstützungsmodul mit Echtzeit-3D-Darstellung des Gelenks, an dem die Sensoren angebracht sind, umfasst und die folgenden Schritte umfasst: - Wiedergeben der 3D-Darstellung des Gelenks auf dem Bildschirm des mobilen Geräts, synchronisiert mit dem tatsächlichen physischen Gelenk; -in Echtzeit Anzeigen, wie sich die Gelenkwinkel während der Bewegung verändern; - Anzeigen der Winkel, während der Patient die Bewegung ausführt und ein Feedback dazu erhält.
Das System nach einem der Ansprüche 7 bis 10, wobei die Machine-Learning-Prozedur, die mittels des Machine-Learning Algorithmus MLA implementiert wird, der, basierend auf den Eingabedaten und den Ausgabedaten, die jeweils in der DB-Datenbank gespeichert sind, die Durchführung der folgenden Schritte umfasst: - Identifizieren der besten Übungen im Hinblick auf die Einhaltung des Programms durch die Patienten; - Identifizieren der Zusammenhänge zwischen der Qualität der Übungen, der Einhaltung der Patienten und der Art der Übungen; -Analysieren der Benachrichtigungen von Physiotherapeuten; - Analysieren von Schmerzdaten in Bezug auf die Einhaltung des Programms durch die Patienten; - Analysieren der besten Übungen für eine bestimmte Erkrankung im Hinblick auf die Wiederherstellungsergebnisse; - Identifizieren der besten Übungen für die Bewertung.
Ein Computerprogramm, das Anweisungen enthält, die, wenn das Programm von einem Datenverarbeitungssystem ausgeführt wird, das Datenverarbeitungssystem zur Durchführung eines Verfahrens zur optimierten Überwachung der Physiotherapie von Gelenken veranlasst, das sich dadurch auszeichnet, dass es Folgendes beinhaltet: - Verarbeiten von Bewegungssensordaten durch die Kalibrierungsprozedur, durch Minimieren des Einflusses zufälliger Positionen des Bewegungssensors am Körper; - Minimieren des Einflusses des dynamischen Drifts des Gyroskops; - Bereitstellen der Bewegungsanalyseprozedur; - Bereitstellen der Übungsdefinitionsprozedur; - Bereitstellen der Patienten-Übungsunterstützungs-Prozedur; - Bereitstellen der Machine-Learning-Prozedur.
Das Computerprogramm nach dem vorherigen Anspruch, wobei das Datenverarbeitungssystem ein Computer ist.
Das Computerprogramm nach einem der beiden vorhergehenden Ansprüche, wobei die Position der Bewegungssensoren um das verletzte Gelenk herum frei gewählt sind.
Das Computerprogramm nach einem der drei vorhergehenden Ansprüche, wobei die durch den Kalibrierungsalgorithmus CALIB implementierte Kalibrierungsprozedur die folgenden Schritte umfasst: - Bestimmen der Hauptbeugeachse; - Berechnen der initialen Korrekturen aus der statischen Positionierungsphase; - Berechnen und Korrigieren der während der Kalibrierung aufgezeichneten Sensordaten mit den oben genannten Parametern; - Ausführen des Algorithmus zur Korrektur der muskelbedingten Artefakte auf den korrigierten Daten.
Ein System umfassend - eine mobile Anwendung, - einen Satz Bewegungssensoren zum Anbringen oberhalb und unterhalb eines verletzten Gelenkes eines Patienten, wobei die mobile Anwendung eingerichtet ist, Daten von den Sensoren zu empfangen, wobei jeder Bewegungssensor ein 3-Achsen-Accelerometer und ein 3-Achsen-Gyroskop umfasst, wobei das System eingerichtet ist, einen Kalibrierungsalgorithmus durchzuführen, wobei der Kalibrierungsalgorithmus eine Kombination aus einer statischen Position und dynamischen Bewegungen des Gelenks des Patienten verwendet, um festzustellen, wo die Bewegungssensoren am Körper des Patienten platziert wurden, wodurch eine freie Platzierung der Bewegungssensoren oberhalb und unterhalb des verletzten Gelenks ermöglicht wird, wobei der Kalibrierungsalgorithmus die folgenden Schritte umfasst: - Bestimmen einer Hauptbeugeachse; - Berechnen von initialen Korrekturen aus der statischen Positionierungsphase; - Berechnen und Korrigieren der während der Kalibrierung aufgezeichneten Sensordaten mit den oben genannten Parametern.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei die der Kalibrierungsalgorithmus weiter den Schritt umfasst, den Algorithmus zur Korrektur der muskelbedingten Artefakte auf den korrigierten Sensordaten auszuführen, wobei der Algorithmus zur Korrektur der Muskelartefakte die korrigierten Sensordaten um muskelbedingte Artefakte korrigiert.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei der Kalibrierungsalgorithmus weiterhin den Schritt umfasst, Daten zur Korrektur der muskelbedingten Artefakte zu extrahieren.
Das System nach einem der drei vorhergehenden Ansprüche, wobei der Kalibrierungsalgorithmus weiterhin den Schritt umfasst, einen initialen Fehler des Algorithmus zu bestimmen.
Das System nach einem der Ansprüche 16-20, wobei der Kalibrierungsalgorithmus das Berechnen der zweiten Ableitung der von den Gyroskopen ermittelten Winkel umfasst.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei der Kalibrierungsalgorithmus das Ausführen einer doppelten Integration der zweiten Ableitung der Winkel, das Bestimmen eines ersten Satzes Konstanten aus Messwerten, bei denen sich das Gelenk nicht bewegt, z.B. in der statischen Positionierungsphase, und das Bestimmen eines zweiten Satzes Konstanten auf Grundlage der initialen Orientierung umfasst.
Das System nach einem der Ansprüche 16-21, wobei das System eingerichtet ist, um auf Grundlage der Sensordaten von dem Satz Bewegungssensoren erzeugte Bewegungsdaten mit mindestens einer oder einer Mehrzahl Übung(en) zu vergleichen.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei das System einrichtet ist, um einen Schritt zur dynamischen Korrektur der Sensordaten durchzuführen.
Das System nach dem vorherigen Anspruch und mit den Merkmalen von Anspruch 18, wobei der dynamische Sensordatenkorrekturschritt Korrigieren der Sensordaten für die Muskelbewegung auf Grundlage der Korrekturdaten für muskelbedingte Artefakte umfasst.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei jede Übung definiert ist als Serie von Beschränkungen, die erfüllt werden müssen, wobei die Beschränkungen vorzugsweise eine initiale Körperhaltung umfassen.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei sich jede Beschränkung bezieht auf mindestens eines von - dem Höhepunkt einer Bewegung, - der Anfangsposition, - der Endposition, und - eine kontinuierliche Regel, die während der gesamten Übung angewendet werden soll.
Das System nach einem der drei vorangehenden Ansprüche, wobei die mobile Anwendung eingerichtet ist zum Vergleichen der Bewegungsdaten mit einer aktuellen Bewegungsdefinition.
Das System nach einem der drei vorangehenden Ansprüche, wobei das System eingerichtet ist zum Ausgeben einer Benachrichtigung an den Patienten und/oder den Benutzer auf Grundlage eines Vergleichs zwischen Bewegungsdaten und den Beschränkungen der Übung(en).
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei die Benachrichtigung an den Patienten mindestens eines einer visuellen Benachrichtigung, einer Textbenachrichtigung und einer akustischen Benachrichtigung umfasst.
Das System nach einem der beiden vorangehenden Ansprüche, wobei der Satz Bewegungssensoren eingerichtet ist zu vibrieren, wobei die Benachrichtigung an den Patienten eine Vibration der Bewegungssensoren umfasst.
Das System nach einem der Ansprüche 22-30, wobei das System eine Physiotherapeutenschnittstelle umfasst, die es dem Physiotherapeuten ermöglicht, dem Patienten Übungen zuzuweisen.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei das System eine Datenbank umfasst, wobei die Datenbank eine Liste mit Übungen umfasst.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei die Physiotherapeutenschnittstelle eingerichtet ist, dem Patienten Übungen aus der Datenbank zuzuweisen.
Das System nach einem der drei vorangehenden Ansprüche, wobei das System einen Server umfasst, wobei der Server dazu eingerichtet ist, die Physiotherapeutenschnittstelle bereitzustellen.
Das System nach dem vorhergehenden Anspruch, wobei der Server eingerichtet ist, um auf die Datenbank zuzugreifen.
Das System nach einem der Ansprüche 22-35, wobei das System eingerichtet ist zum Erfassen einer neuen Übung, die von einem Physiotherapeuten unter Verwendung des Satzes Bewegungssensoren ausgeführt wird.
Das System nach dem vorangehen Anspruch und mit den Merkmalen von Anspruch 32, wobei die Datenbank eingerichtet ist zum Speichern der erfassten Übung.
Das System nach einem der beiden vorangehenden Ansprüche, wobei das Erfassen der neuen Übung das Erfassen der Ausgangsposition der Übung umfasst.
Das System nach einem der drei vorangehenden Ansprüche, wobei die neue Übung eine komplexe Übung ist, und wobei das Erfassen der Übung das Unterteilen der Bewegung des Physiotherapeuten in mehrere Teile und das Bestimmen einer Ausgangsposition und einer Zielposition für jeden Teil umfasst.
Das System nach einem der vier vorangehenden Ansprüche, wobei das Erfassen der Übung das Bestimmen einer kontinuierlichen Beschränkung umfasst, die Regel während der gesamten Übung angewendet werden soll.
Das System nach einem der Ansprüche 16 bis 40, wobei das System dazu eingerichtet ist, auf Grundlage der von dem Satz Bewegungssensoren empfangenen Sensordaten mindestens eines der folgenden zu bestimmen: - eine Gelenkposition und Gelenkausrichtung, - Werte physikalischer Bewegungswinkel (z.B. Beugewinkel, Abduktionswinkel und/oder Rotationswinkel), - Beschleunigung, - Geschwindigkeit, - Zeit zwischen Wiederholungen, - Zeit für einen Übungssatz, - maximale Winkel während der Übung, - erkannte Ausgangsposition, und - erkannte Endposition.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei das System eingerichtet ist zur Bestimmung der Daten zur Korrektur der muskelbedingten Artefakte auf Grundlage der vom Satz Bewegungssensoren empfangenen Sensordaten.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei das System eingerichtet ist zur Bestimmung der Daten zur Korrektur der muskelbedingten Artefakte unter Verwendung zuvor bestimmter Muskelmodelle, wobei eine durch das Muskelgewebe bedingte Bewegung der Sensoren am Körper des Patienten kompensiert wird.
Das System nach einem der Ansprüche 16 bis 43, wobei die mobile Anwendung eingerichtet ist zum Ausgeben einer Echtzeit-3D-Darstellung des Gelenks um welches der Satz Bewegungssensoren angebracht ist, wobei das System zum Ausführen folgender Schritte eingerichtet ist: - Wiedergeben der 3D-Darstellung des Gelenks auf einem Bildschirm der mobilen Anwendung, synchronisiert mit dem tatsächlichen physischen Gelenk; - Anzeigen, wie sich die Gelenkwinkel während der Bewegung verändern.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei das Wiedergeben der 3D-Darstellung des Gelenks das Anpassen eines zuvor aufgezeichneten Schattens einer Übung zu rekonstruieren, falls die Beschränkungen der Übung geändert werden.
Das System nach dem vorangehenden Anspruch, wobei das System eingerichtet ist zur Erzeugung der 3D-Darstellung basierend auf einem Basisschatten, wobei der Basisschatten Keyframes umfasst, wobei die Keyframes mindestens einen von - einem Start der Bewegung, - einem Höhepunkt der Bewegung und - einer Rückkehr aus der Bewegung umfassen.