MS: Maschinenlernen erkennt Gangprobleme
Schmetterlingsdiagramm der University of Illinois Urbana Champaign zeigt Unterschiede auf
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Gang: Dieser fällt bei jedem Menschen anders aus (Foto: pixabay.com, TanteTati) |
Champaign (pte013/29.03.2021/11:30)
Die Überwachung von Gangproblemen, die mit Multipler Sklerose in Zusammenhang stehen, kann bei Personen über 50 Jahren eine Herausforderung darstellen. Mediziner müssen Probleme unterscheiden, die mit der Krankheit oder mit anderen altersbedingten Problemen in Verbindung stehen. Forscher der University of Illinois Urbana Champaign https://illinois.edu haben jetzt Gangdaten und maschinelles Lernen eingesetzt, um die Tools zu verbessern, die für die Überwachung der Krankheit und die Vorhersage des Fortschreitens eingesetzt werden.
Multiple Sklerose kann sich bei den weltweit rund 2 Millionen Betroffenen auf vielfache Art und Weise auswirken. Gangprobleme sind dabei ein verbreitetes Symptom. Rund die Hälfte der Patienten benötigt laut der Studie innerhalb von 15 Jahren nach dem Auftreten der Krankheit Unterstützung beim Gehen. Laut Forschungsleiter Manuel Hernandez wollten die Forscher ein Gefühl für die Interaktionen zwischen dem Altern und gleichzeitig mit MS in Zusammenhang stehenden Veränderungen bekommen. Zusätzlich wollte das Team herausfinden, ob bei älteren Erwachsenen mit MS eine Unterscheidung zwischen diesen beiden Bereichen möglich ist. „Maschinelle Lernverfahren scheinen beim Erkennen komplexer verborgener Veränderungen in der Leistung besonders gut geeignet zu sein. Wir haben die Hypothese aufgestellt, dass diese Analyseverfahren auch bei der Vorhersage von plötzlichen Gangveränderungen nützlich sein könnten."
[b]Tests mit dem Laufband[/b]
Mit Hilfe eines instrumentierten Laufbandes sammelten die Forscher Daten von 20 Patienten mit MS und von 20 Personen, die in Bezug auf Alter, Gewicht, Größe und Geschlecht dieser Gruppe entsprachen. Die Teilnehmer gingen bis zu 75 Sekunden lang in einem angenehmen Tempo. Spezialisierte Software erfasste die Ereignisse beim Gehen, die entsprechenden Bodenreaktionskräfte und die Position des Druckmittelpunkts während des Gehens. Die Forscher extrahierten für jeden Teilnehmer die charakteristischen räumlichen, zeitlichen und kinetischen Eigenschaften ihrer Schritte, um Abweichungen des Gangs bei jedem Test zu untersuchen.
Veränderungen in verschiedenen Gangeigenschaften inklusive einem Feature mit der Bezeichnung Schmetterlingsdiagramm halfen den Forschern dabei, bei den Teilnehmern Unterschiede in Gangmustern festzustellen. Dieses Diagramm verdankt seinen Namen einer wie ein Schmetterling geformten Kurve und wird mit entscheidenden neurologischen Funktionen in Verbindung gebracht. Laut der Forschungsleiterin Rachneet Kaur sollen weitere Studien durchgeführt werden. Die Studienergebnisse wurden in „Institute of Electrical and Electronics Engineers Transactions on Biomedical Engineering" veröffentlicht.
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