Die Universit\u00e4tsmedizin W\u00fcrzburg hat zwei wegweisende Artikel in npj Digital Medicine ver\u00f6ffentlicht, die sich mit der Anwendung von Computerspieletechnik zur Diagnose von Tremor und zur Behandlung von Dystonie befassen. Diese Publikationen zeigen, dass die digitalen Neurowissenschaften eine vielversprechende neue Methode darstellen, um Bewegungsst\u00f6rungen zu diagnostizieren und zu behandeln. Sie k\u00f6nnten eine Revolution in der Diagnostik und Therapie von neurologischen Erkrankungen darstellen, neben den bereits etablierten molekularen und verhaltensorientierten Neurowissenschaften.<\/p>\n
Die Anwendung von computergest\u00fctzten Bilderkennungstechnologien k\u00f6nnte dazu beitragen, die Genauigkeit der Diagnose von Tremor und Dystonie zu erh\u00f6hen und die Wirksamkeit von Behandlungen wie der Tiefen Hirnstimulation besser zu \u00fcberwachen. Professor Dr. Jens Volkmann, Leiter der Neurologischen Klinik am Universit\u00e4tsklinikum W\u00fcrzburg (UKW), lobt die beiden aktuellen Ver\u00f6ffentlichungen im Journal npj Digital Medicine als herausragendes Beispiel f\u00fcr interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit und wegweisend f\u00fcr die Zukunft.<\/p>\n
Dank der engen Kooperation mit Experten aus den Bereichen Mathematik, Physik, Informatik und Ingenieurwissenschaften k\u00f6nnen Neurologen und Neurologinnen nun endlich ihr klinisches Empfinden formalisieren und Bewegungsst\u00f6rungen mit einem hohen Ma\u00df an Detailgenauigkeit quantifizieren. Volkmann stellt heraus, dass f\u00fcr die Planung von Therapien oder klinische Studien objektive messbare Eigenschaften oder Biomarker erforderlich sind, \u00e4hnlich dem Blutdruck in der Inneren Medizin.<\/p>\n
In einer umfangreichen, r\u00fcckblickenden Studie namens „Quantitative assessment of head movement dynamics in dystonia using visual perceptive deep learning“, die an mehreren Standorten durchgef\u00fchrt wurde, zeigt das W\u00fcrzburger Team, wie die Bewegungsdynamik des Kopfes bei der neurologischen Erkrankung Dystonie objektiv erfasst werden kann. Eine weitere Untersuchung konzentriert sich auf die Validierung und Anwendung von visuell perzeptiven Algorithmen zur Analyse von Handzittern anhand von Smartphone-Videos.<\/p>\n
Die erfolgreiche Anwendung einer Tiefen Hirnstimulation h\u00e4ngt ma\u00dfgeblich von der genauen Charakterisierung des Tremors ab. Tremor, das unkontrollierte Zittern verschiedener K\u00f6rperteile wie H\u00e4nde, Beine, Kopf oder Rumpf, ist eines der h\u00e4ufigsten Symptome bei verschiedenen neurologischen Erkrankungen. Die pr\u00e4zise Diagnosestellung stellt die klinische Neurologie vor eine bedeutende Aufgabe und hat erhebliche Auswirkungen auf die Behandlung.<\/p>\n
Bislang waren Methoden wie die 3D-Bewegungserfassung sehr zeitaufwendig und wenig praktisch. Die Beurteilung der K\u00f6rperhaltung und Bewegungen durch \u00c4rzte basierte oft auf subjektiven Eindr\u00fccken, die nicht detailliert genug waren und nicht standardisiert werden konnten. Es wurden verschiedene computergest\u00fctzte Bilderkennungstechnologien untersucht, um Bewegungen in Videos von Patienten mit Tremor zu verfolgen und wichtige Merkmale des Tremors zu messen. Es war eine bedeutende Schwierigkeit, aus klinischen Videoaufnahmen, die in zweidimensionalem Format vorlagen, dreidimensionale Datens\u00e4tze zu extrahieren.<\/p>\n
Bei der Messung und Quantifizierung des Tremors zeigten die mit Open-Source-Algorithmen durchgef\u00fchrten Messungen, die in der tierexperimentellen Forschung bereits etabliert sind (DeepLabCut), eine hohe Genauigkeit beim Haltetremor. Allerdings stie\u00df die Software bei der Messung des Intentionstremors an ihre Grenzen. Die Gaming-Community hat eine L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem gefunden. Durch den Einsatz einer Software namens Mediapipe, die eigentlich f\u00fcr die Gesichts- und Gestenerkennung in der Unterhaltungselektronik entwickelt wurde, war es m\u00f6glich, diese komplexen Bewegungen im dreidimensionalen Raum zu verfolgen.<\/p>\n
F\u00fcr die Charakterisierung der Dystonie wurde ein innovativer Ansatz entwickelt, bei dem mittels komplexer neuronaler Netzwerke Muster und Eigenschaften in Videos erkannt werden und deren zeitliche Dynamik gemessen wird. Das Team bezeichnet diese Informationen als „Digitale Biomarker“. Das System wurde anhand von Videodaten aus klinischen Untersuchungen evaluiert und zeigte eine starke Korrelation mit den von den \u00c4rzten zugewiesenen Werten. Als n\u00e4chstes soll das Tool weiterentwickelt werden und in eine Anwendung f\u00fcr Smartphones und Tablets integriert werden. Durch diese Methode ist es m\u00f6glich, nicht nur den Schweregrad und die Art der Dystonie zu bestimmen, sondern auch eine kontinuierliche \u00dcberwachung zu erm\u00f6glichen. Entweder nehmen die Betroffenen selbst Videos auf oder die behandelnden Personen erstellen sie. Im Hintergrund wertet ein Algorithmus das Video aus und liefert objektive Werte, die f\u00fcr medizinische Schlussfolgerungen genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Die beiden bahnbrechenden Forschungsprojekte sind Ergebnisse der Zusammenarbeit im Sonderforschungsbereich (SFB) Transregio (TRR) 295 ReTune, einem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gef\u00f6rderten Programm, das interdisziplin\u00e4re Arbeit besonders unterst\u00fctzt.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: W\u00fcrzburg + Dystonie + Jens Volkmann<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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