Titelaufnahme

Titel
Validierung einer automatischen, computerunterstützten 4-Marker-Ganganalyse / von Carina Sabine Klimitsch
Weitere Titel
Validation of an automatic, computer-aided 4-marker-gait analysis
Verfasser / Verfasserin Klimitsch, Carina Sabine
Begutachter / BegutachterinGföhler, Margit ; Kranzl, Andreas
ErschienenWien, 2017
UmfangVI, 134 Seiten : Illustrationen, Diagramme
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2017
Anmerkung
Zusammenfassung in englischer Sprache
Anmerkung
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)menschlicher Gang / Ganganalyse / Videometrie / Gangevents
Schlagwörter (EN)human gait / gait analysis / videometry / gait events
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-110258 Persistent Identifier (URN)
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Validierung einer automatischen, computerunterstützten 4-Marker-Ganganalyse [6.12 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Gehen und Laufen sind die beiden elementaren Fortbewegungsformen des Menschen. Sie zu beobachten und zu beschreiben, um Rückschlüsse auf die Gehfähigkeit eines Menschen zu ziehen, wird zu einem immer wichtigeren Kapitel in der Bewegungsanalyse. Ziel dieser Arbeit war es, eine neue Applikation zur Berechnung der Gangparameter, bei der nur zwei Marker pro Fuß verwendet werden, zu validieren. Im zweiten Teil der Arbeit wurde eine Routine entwickelt, die den Laufstil und die Events beim Laufen detektieren kann. Sowohl bei der Ganganalyse als auch bei der Laufanalyse wurden ausschließlich kinematische Daten zur Berechnung herangezogen. Bei der Ganganalyse wurden Datensätze von 16 Testpersonen mit gesundem und pathologischem Gangbild mit der neuen Applikation ausgewertet und mit kinetischen Daten von Kraftmessplatten verglichen. Der Einfluss verschiedener Schuhmodelle auf die Gangparameter wurde bei 12 Testpersonen untersucht und mit der entwickelten Routine für die Ganganalyse ausgewertet. Bei der Laufanalyse wurden über den entwickelten Algorithmus bei 30 Datensätzen von 10 Testpersonen die Events und der Laufstil bestimmt. Die Ergebnisse der Ganganalyse zeigen, dass bei den Gangparametern Ganggeschwindigkeit, Kadenz, Schrittlänge und Doppelschrittlänge eine sehr gute Korrelation zwischen der bisherigen etablierten Methode und der neu entwickelten Applikation erzielt werden kann. Beim Vergleich von Gangbildern mit Schuhen ergibt sich ein signifikatner Einfluss bei Laufschuhen, Sneakers und zum Teil auch bei Schuhen mit flachem Absatz im Vergleich zu barfuß auf Ganggeschwindigkeit, Schrittlänge, Doppelschrittlänge, Standphase und Aufsatzwinkel. Bei der Laufanalyse ist es gelungen, einen Algorithmus zu entwickeln, der aus den kinematischen Daten Laufstil und Events detektieren kann und die vergleichbar mit den Ergebnissen aus der kinematischen Analyse sind. Zusammenfassend konnte gezeigt werden, dass es möglich ist, wichtige Gangparameter ausschließlich aus kinematischen Daten von zwei Markern pro Fuß zu berechnen. Bei der Laufanalyse ist es ebenfalls gelungen, Events und Laufstil aus nur vier Markern zu bestimmen. Die Zukunft wird zeigen, in wie weit diese beiden neuen Applikationen der Gang- und Laufanalyse, die vor allem durch ihre schnelle Durchführbarkeit bestechen, im klinischen Alltag Anwendung finden werden.

Zusammenfassung (Englisch)

Walking and running are the most important forms of locomotion of human beings. Observing and describing locomotion is an important field in biomechanics and motion analysis. The aim of this work was to test and validate a new application for gait analysis, which generates the gait parameters from kinematic data, where only two markers per foot are applied. In the second part of this work an algorithm for determining strike pattern and gait events in running from kinematic data of four markers has been developed. An optoelectronic motion analysis system was used for data recording. In contrast to current studies, only kinematic data were used for calculation. In the first part of this thesis, data from 16 test persons with a non-pathological and a pathological gait pattern were analysed with the new algorithm and bench marked against kinetic data. The influence of different footwear on the spatio-temporal gait parameters of 12 test persons was analysed with the new gait analysis algorithm. The running data was analysed with the algorithm for running data, developed in this work.

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