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Universitätsbibliographie

Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz


Richter, Julia
Heinkel, Ulrich (Prof. Dr.-Ing.) ; Odenwald, Stephan (Prof. Dr.-Ing.) (Gutachter)

Machine-Vision-Based Activity, Mobility and Motion Analysis for Assistance Systems in Human Health Care


Kurzfassung in deutsch

Aufgrund der voranschreitenden Überalterung unserer Gesellschaft werden sowohl der Pflege- als auch der Gesundheitssektor vor enorme Herausforderungen gestellt. Während die Zahl an vorrangig altersbedingten Erkrankungen, wie Demenz oder physische Erkrankungen des Bewegungsapparates, weiterhin zunehmen wird, stagniert die Zahl an medizinischem Fachpersonal, wie Therapeuten und Pflegekräften. An dieser Stelle besteht das Ziel, die Qualität medizinischer Leistungen auf hohem Niveau zu halten und dabei die Einhaltung von Pflege- und Gesundheitsstandards sicherzustellen. Ein möglicher Ansatz hierfür ist der Einsatz technischer Assistenzsysteme, welche sowohl das medizinische Personal und Angehörige entlasten als auch ältere, insbesondere allein lebende Menschen zu Hause unterstützen können. Die vorliegende Arbeit stellt Ansätze zur Unterstützung der genannten Zielgruppen vor, die prototypisch in Assistenzsystemen zur visuellen, kamerabasierten Analyse von täglichen Aktivitäten, von Mobilität und von Bewegungen bei Trainingsübungen integriert sind. Die entwickelten Algorithmen verarbeiten dreidimensionale Punktwolken und Gelenkpositionen des menschlichen Skeletts, um sogenannte Meta-Daten über tägliche Aktivitäten und die Mobilität einer allein lebenden Person zu erhalten. Diese Informationen waren bis jetzt nicht verfügbar, können allerdings für den Patienten selbst, für medizinisches Personal und Angehörige aufschlussreich sein, denn diese Meta-Daten liefern die Grundlage für die Detektion kurz- und langfristiger Veränderungen im Verhalten oder in der Mobilität, die ansonsten wahrscheinlich unbemerkt geblieben wären. Neben der Erfassung solcher Meta-Informationen liegt ein weiterer Fokus der Arbeit in der Mobilisierung von Patienten durch angeleitetes Training, um ihre Mobilität und körperliche Verfassung zu stärken. Dabei wurden Algorithmen zur qualitativen Bewertung und Vermittlung von Korrekturhinweisen bei physischen Trainingsübungen entwickelt, die auf Trajektorien von Gelenkpositionen und der Wärmeentwicklung in Muskeln beruhen. Diese Algorithmen ermöglichen aufgrund der Nachahmung eines durch den Therapeuten gegebenen Feedbacks ein autonomes Training.

Kurzfassung in englisch

Due to the continuous ageing of our society, both the care and the health sector will encounter challenges in maintaining the quality of human care and health standards. While the number of people with diseases such as dementia and physical illness will be rising, we are simultaneously recording a lack of medical personnel such as caregivers and therapists. One possible approach that tackles the described problem is the employment of technical assistance systems that support both medical personnel and elderly living alone at home. This thesis presents approaches to provide assistance for these target groups. In this work, algorithms that are integrated in prototypical assistance systems for vision-based human daily activity, mobility and motion analysis have been developed. The developed algorithms process 3-D point clouds as well as skeleton joint positions to generate meta information concerning activities and the mobility of elderly persons living alone at home. Such type of information was not accessible so far and is now available for monitoring. By generating this meta information, a basis for the detection of long-term and short-term health changes has been created. Besides monitoring meta information, mobilisation for maintaining physical capabilities, either ambulatory or at home, is a further focus of this thesis. Algorithms for the qualitative assessment of physical exercises were therefore investigated. Thereby, motion sequences in the form of skeleton joint trajectories as well as the heat development in active muscles were considered. These algorithms enable an autonomous physical training under the supervision of a virtual therapist even at home.

Universität: Technische Universität Chemnitz
Institut: Professur Schaltkreis- und Systementwurf
Fakultät: Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Dokumentart: Dissertation
Betreuer: Heinkel, Ulrich (Prof. Dr.-Ing.)
URL/URN: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-337455 ; urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-337455
Quelle: 2019. - 159 S.
SWD-Schlagwörter: Verhaltensanalyse , AAL-Technik , Bewegungsanalyse , Maschinelles Sehen , Maschinelles Lernen
Freie Schlagwörter (Deutsch): Verhaltensanalyse , Ambient Assisted Living , Aktivitäten des täglichen Lebens , Mobilitätsanalyse , Bewegungsanalyse , Maschinelles Sehen , Dynamische Zeitnormierung , Maschinelles Lernen
Freie Schlagwörter (Englisch): Behaviour Analysis , Ambient Assisted Living , Activities of Daily Living , Mobility Analysis , Motion Analysis , Computer Vision , Dynamic Time Warping , Machine Learning
Sprache: englisch
Tag der mündlichen Prüfung 18.03.2019

 

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