Holoreach
Entwicklung eines Augmented-Reality-Trainingsprogramms für Schlaganfallpatient:innen
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Prof. Dr. Daniel Baumgartner
- Stellv. Projektleiter/in : Dr. Christoph Bauer
- Projektteam : Dr. Jens Bansi, Michelle Haas, Martin Huber, Andrea Kilchenmann, Dr. Irina Nast, Mandy Scheermesser, Bettina Sommer, Dominik Textor, Christa Wachter Oberli, Robin Waibel, Michaela Wenger
- Projektvolumen : CHF 380'400
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : Innosuisse (Innovationsprojekt / Projekt Nr. 43266.1 IP-LS)
- Projektpartner : rotavis AG, Bitforge AG, Stiftung Kliniken Valens
- Kontaktperson : Daniel Baumgartner
Beschreibung
Der Schlaganfall ist eine schwere Belastung für das Gesundheitssystem und die Betroffenen. Weltweit erleiden etwa 16 Millionen Menschen pro Jahr erstmals einen Schlaganfall, von denen 5 Millionen in ihrer Funktionsfähigkeit und Teilhabe eingeschränkt bleiben. Da die Verbesserung der Funktionalität nach einem Schlaganfall Zeit braucht und viele Wiederholungen bei den Übungen erfordert, ist oft eine intensive Therapie notwendig. Die Effizienz wird einer der Schlüsselfaktoren sein, um die Gesundheitskosten unter Kontrolle zu halten.
Das Projektteam baut auf dem bestehenden Wissen und der Erfahrung der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, der rotavis AG und der Bitforge AG sowie eines klinischen Partners (Klinik Valens) auf. Wir werden ein Augmented Reality (AR)-Trainingssystem entwickeln, das es den Patient:innen ermöglicht, ihre Greif- und Rumpfkontrollübungen selbständig durchzuführen, während sie durch AR-Technologie überwacht und durch therapeutische AR-Spiele motiviert und angeleitet werden. Darüber hinaus wird das System in der Lage sein, die Rumpfkontrolle der Patient:innen mit einem beweglichen 3-D-Sitz zu trainieren und Verbesserungen im Laufe der Zeit zu überwachen. Das System soll in der Klinik und zu einem späteren Zeitpunkt auch zu Hause eingesetzt werden.
Die wichtigsten technologischen Herausforderungen sind die Verfolgung der Handbewegung mit ausreichender Sensibilität, um zwischen verschiedenen Griffarten zu unterscheiden, die Gestaltung der AR-Umgebung entsprechend den Bedürfnissen der Schlaganfallpatient:innen und die Integration der beiden Teile des Systems, der AR-Technologie und des beweglichen 3-D-Sitzes. Wir werden die für den beabsichtigten Einsatz erforderliche Präzision ermitteln und die richtige Technologie zur Bewältigung dieser Herausforderungen finden.
Publikationen
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Haas, Michelle; Sommer, Bettina; Karrer, Samuel; Jörger, Matthias; Graf, Eveline; Huber, Martin; Baumgartner, Daniel; Bauer, Christoph,
2023.
Hip and trunk kinematics during reaching on a mobile and stable seat.
PLOS ONE.
18(7), S. e0289115.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0289115
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Sommer, Bettina; Haas, Michelle; Karrer, Samuel; Jörger, Matthias; Graf, Eveline; Huber, Martin; Baumgartner, Daniel; Bansi, Jens; Kool, Jan; Bauer, Christoph,
2023.
Archives of Rehabilitation Research and Clinical Translation.
(100289).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.arrct.2023.100289
-
Haas, Michelle C; Sommer, Bettina B; Karrer, Samuel; Jörger, Matthias; Graf, Eveline S; Huber, Martin; Baumgartner, Daniel; Bansi, Jens; Kool, Jan; Bauer, Christoph M,
2022.
PLOS ONE.
17(7), S. e0272382.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0272382
Open Data und Downloads
Open Data
- Haas, Michelle; Sommer, Bettina; Graf, Eveline; Bauer, Christoph, 2022. Electromyographic data mobile and stable seat [Data set]. Harvard Dataverse. https://doi.org/10.7910/DVN/FX5C3D.
- Haas, Michelle; Sommer, Bettina; Graf, Eveline; Bauer, Christoph, 2023. Hip and trunk kinematics : mobile and stable seat [Data set]. Harvard Dataverse. https://doi.org/10.7910/DVN/LP3W8J.