Personalisiertes System zur Patientenüberwachung in der roboterassistierten Neurorehabilitation

• Personalized system for patient supervision in robot assisted neurorehabilitation

Hennes, Michael; Abel, Dirk (Thesis advisor); Dißelhorst-Klug, Catherine (Thesis advisor)

Aachen (2015, 2016)
Doktorarbeit

Dissertation, RWTH Aachen, 2015

Kurzfassung

In der Neurorehabilitation ist eine hohe Zahl an Wiederholungen von Alltagsbewegungen ein wesentlicher Faktor bei der Wiedererlangung von verlorengegangener Bewegungsfähigkeit. Daher werden zunehmend robotische Assistenzsysteme eingesetzt, die es Patienten ermöglichen, auch ohne Anwesenheit eines Physiotherapeuten geführt Alltagsbewegungen zu trainieren. In der vorliegenden Arbeit wird ein besonders kleines und leichtes System vorgestellt, welches die Bewegungen des Patienten während der Übungen mit dem Assistenzsystem quantitativ erfasst und bewertet, ohne den Patienten dabei zu behindern. Es werden hier inertiale Messeinheiten und ein Minimum-Varianz Schätzer verwendet, um die Bewegung zu erfassen und anschließend mit Hilfe von Fuzzy-Logik verarbeitet, um die Bewegungsleistungen der Patienten unter Nutzung von physiotherapeutischem Fachwissen quantitativ zu bewerten. Diese Bewertungsinformationen können dann von dem robotischen Assistenzsystem genutzt werden, um die Führung des Patienten maßgeschneidert an dessen Rehabilitationsfortschritt anzupassen. Es wurde durch Vergleich mit einem im Bereich der Bewegungsanalyse etablierten optischem Tracking-System nachgewiesen, dass die Genauigkeit des hier vorgestellten Systems für die Anwendung in der roboterassistierten Neurorehabilitation ausreichend ist.