Fachgebiet wearHEALTH

Selbstkonfigurierende, mobile Bewegungserfassung und –analyse

Ziele und Vorgehensweisen

Das Ziel dieser Forschungslinie besteht in der Bereitstellung eines Systems auf Basis tragbarer Sensoren (Inertialsensoren, Druckmesssohlen), welches relevante kinematische, kinetische und räumlich-zeitliche Bewegungsparameter in Echtzeit objektiv, reliabel und valide erfasst und darauf aufbauend kontext- und nutzerangepasste Analysen bietet. Kontext bezieht sich z.B. auf die aktuelle Aktivität der Nutzerin oder des Nutzers. Gleichzeitig soll das System flexibel einsetzbar, d.h. einstellbar auf verschiedene Körperabschnitte, Parameter oder individuelle Referenzwerte, sowie einfach bedienbar sein. Um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen und Fehlerquellen zu reduzieren, liegt ein Schwerpunkt auf der Bereitstellung eines selbstkonfigurierenden Systems, das sich automatisch auf die Körperform und Besonderheiten der Nutzerin bzw. des Nutzers sowie die Sensorpositionierung relativ zum Körper einstellt. Um dies zu erreichen, werden neue Modelle, Verfahren und Systeme entwickelt, implementiert und evaluiert. Diese nutzen modellbasierte probabilistische Schätzmethoden und Methoden aus der Optimalsteuerung, sowie auch Methoden des maschinellen Lernens.

Interdisziplinäre Arbeit

Entwurf, Implementierung und Evaluation neuer Modelle und Verfahren finden in Kooperation zwischen Mathematik, Informatik, Bewegungswissenschaft und Regelungstechnik statt. Die Anforderungsanalyse sowie das Design und die Auswertung von Studien werden durch die Psychologie und Kognitionswissenschaft unterstützt. Fragestellungen bzgl. der Extraktion anthropometrischer Informationen aus Kameradaten und zum maschinellen Lernen werden in Kooperation mit dem Forschungsbereich Augmented Vision am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) bearbeitet. Für Fragestellungen bzgl. der Anbindung von leichtgewichtigen und verlässlichen Körper-Sensornetzwerken kooperiert die AG ebenfalls mit dem Forschungsbereich Augmented Vision am DFKI sowie mit dem Lehrstuhl Entwurf Mikroelektronischer Systeme an der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK). Für biomechanische Fragestellungen und Validierungen der entwickelten Messtechnik kooperiert die AG mit dem Fachbereich Bewegungs- und Trainingswissenschaft an der TUK sowie mit der Klinik Lindenplatz. Medizinische und anwendungsspezifische Fragestellungen, sowie Evaluationen mit Probanden werden ebenfalls mit der Klinik Lindenplatz sowie mit dem Universitätsklinikum Halle (Saale) bearbeitet. Forschungsfragen bzgl. der Kopplung von Sensormessungen und Optimalsteuerung werden zusammen mit dem Lehrstuhl für Technische Dynamik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg behandelt. Für mathematische Modellierungsfragen kooperiert die AG mit der AG Technomathematik an der TUK. In Kooperation mit dem Lehrstuhl für Regelungssysteme an der TUK entwickelt die AG Methoden zur Bewegungsprädiktion im Kontext der Mensch-Roboter-Kooperation.

Personalisierbare, motivierende Benutzerschnittstellen für die mobile Trainingsunterstützung

Ziele und Vorgehensweisen

Das Ziel dieser Forschungslinie ist die iterative und benutzerzentrierte Entwicklung und Validierung interaktiver, mobiler Benutzerschnittstellen für eine personalisierte Trainingsunterstützung im Rehabilitationsprozess. Dazu werden die Benutzerschnittstellen zunächst an die selbstkonfigurierende, mobile Bewegungserfassung und –analyse angebunden. Zur Unterstützung der Motivation und Gewährleistung der Therapietreue wird beispielsweise die Wirkung aktueller Konzepte wie Gamification und Exergames untersucht. Darüber hinaus spielt die Kontrolle der korrekten Bewegungs- bzw. Übungsausführung durch multi-modales Feedback eine wichtige Rolle bei der Gestaltung. Bei der Entwicklung werden neben internationalen Normen (z.B. DIN EN ISO 9241) auch aktuelle Forschungsergebnisse zur altersgerechten Darstellung berücksichtigt und für das beschriebene Anwendungsgebiet weiterentwickelt. Ein wesentlicher Bestandteil des gesamten Entwicklungsprozesses ist die kontinuierliche Einbindung der Benutzergruppe. Hierbei werden insbesondere die Aspekte Usability und Technologieakzeptanz evaluiert.

Interdisziplinäre Arbeit

Die Entwicklung der Benutzerschnittstellen erfolgt in enger Abstimmung zwischen den Disziplinen Informatik, Mathematik, Bewegungswissenschaft, Psychologie und Kognitionswissenschaft. Erstere realisieren die Integration der selbstkonfigurierenden, mobilen Bewegungserfassung und –analyse, während die Psychologie und Kognitionswissenschaft den iterativen Entwicklungsprozess in den Bereichen Studiendesign und Evaluierung unterstützen. Medizinische und anwendungsspezifische Fragestellungen, sowie Evaluationen mit Probanden werden mit den Kooperationspartnern am Westpfalz-Klinikum, an der Klinik Lindenplatz und am Zentrum für Ambulante Rehabilitation in Kaiserslautern, sowie mit der Firma Ergo-Fit bearbeitet.

Personalisierbare, motivierende Benutzerschnittstelle für nachhaltige gesundheitsrelevante Verhaltensänderungen

eZiele und Vorgehensweisen

Das Ziel dieser Forschungslinie besteht in der Entwicklung mobiler Applikationen (Apps), die innerhalb eines definierten Nutzungszeitraums den Aufbau gesundheitsbewussten Verhaltens und das Erlernen effektiver Stressbewältigungsmethoden unterstützen. Um dies zu erreichen, werden effektive Entspannungstechniken mit bewährten Verhaltensänderungstechniken sowie mit Gamification-Elementen zur Steigerung der Nutzerfreude kombiniert. Weiterhin sollen einige Entspannungstechniken durch Biofeedback mit Wearables, z.B. mittels eines tragbaren EEG Systems oder Beschleunigungssensoren, unterstützt werden. Die Entwicklung wird durch regelmäßige Umfragen, Interviews, querschnittliche und längsschnittliche Benutzerstudien, sowie experimentelle Studiendesigns begleitet. Hierbei steht die Überprüfung der Aspekte Usability, User Experience, Technologieakzeptanz und Wirksamkeit im Vordergrund.

Interdisziplinäre Arbeit

Konzept, Implementierung und Evaluation der Benutzerschnittstellen finden in enger Kooperation zwischen Psychologie, Kognitionswissenschaft und Informatik statt. Die Informatik trägt neben der Implementierung insbesondere zur Entwicklung und Umsetzung der Gamification-Elemente bei. Die Signalverarbeitung bezüglich der Wearables wird außerdem durch die Mathematik unterstützt. Die EEG Forschung findet in Kooperation mit dem Center for Cognitive Science an der Technischen Universität Kaiserslautern statt. Fragestellungen bezüglich dreidimensionaler Avatare werden in Kooperation mit der RODOS AG am Fraunhofer ITWM behandelt. Die in der Forschungsgruppe entwickelte Gesundheits-App Stress-Mentor ist seit Februar 2019 für Android-Geräte kostenlos verfügbar. Seit 2017 wird die App für den begleitenden Einsatz während der Rehabilitation für chronische Schmerzpatienten (Schmerz-Mentor) in Kooperation mit dem Universitätsklinikum Halle (Saale) (Dr. Katja Regenspurger) weiterentwickelt.

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