mGang

Projektleitung

Prof. Dr. Tania Zieschang

+49 (0)441 798-4644

Prof. Dr. Dr. Birger Kollmeier

+49 (0)441 798-5466/-5470

Prof. Dr. -Ing. Andreas Hein

+49 (0)441 798-4450

mGang

Mobile Analyse und Klassifikation von Gang- und Gleichgewichtsstörungen

Gangstörungen und Sturzereignisse gehören zu den größten Risikofaktoren für Hospitalisierung und Immobilisierung im Alter. Eine frühzeitige Erkennung ist dabei sehr wichtig, da hierdurch der Erfolg präventiver Maßnahmen erhöht wird.

Mit dem Projekt mGang wollen wir die Ganganalyse und Klassifikation von Gang- und Gleichgewichtsstörungen vom hochtechnisierten professionellen Labor in den Alltag der Menschen bringen. Ein mobiles Assessment außerhalb des Labors bietet die Perspektive einer höheren Verfügbarkeit, besserer Abbildung von Alltagssituationen und zusätzlicher diagnostischer Informationen.

Das Projekt gehört zum interdisziplinären Potenzialbereich mobile Health (mHealth) der Universität Oldenburg, dessen Ziel die Erarbeitung von Grundlagen und Prototyp-Lösungen für Anwendungen einer mobilen, digitalen Gesundheitsunterstützung per Smartphone ist.

Im Rahmen des Projekts werden Gangdaten zum einen mit professionellem Laborequipment und zum anderen mit allgemein verfügbaren Geräten, wie Smartphones und Hörgeräten, aufgenommen und anschließend verglichen. Um hierfür möglichst alltersnahe Stolperer und Beinahe-Stürze unter sicheren Bedingungen zu simulieren, werden standardisierte Störungen mit einem Perturbations-Laufband unter Sicherung der Proband:innen provoziert. Zudem werden die Proband:innen eine jeweils 6 m lange Strecke auf ebenem und unebenem Boden abgehen, sowie verschiedene geriatrische Tests durchlaufen.

Langfristig soll sowohl die frühzeitige Detektion von Ganginstabilitäten als auch die valide Erfassung von Beinahe-Stürzen mit Hilfe von allgemien verfügbarer mobiler Technologie (Smartphones, Hörgeräte) erfolgen.

 

Publikationen

  • Feld, L., Hellmers, S., Schell-Majoor, L., Koschate, J, Zieschang, T., Kollmeier, B., Hein, A. (2023). Towards the Application of Hearables for Near-Fall Detection. In Current Directions in Biomedical Engineering (Vol. 9, No. 1, pp. 623-626). De Gruyter. doi: 10.1515/cdbme-2023-1156
(Stand: 20.06.2024)  | 
Zum Seitananfang scrollen Scroll to the top of the page