Motor Rehabilitation

Beeinträchtigungen des Ganges und Bewegungsstörungen treten in westlichen Ländern in allen Altersgruppen häufig auf. Sie stellen eine enorme sozio-ökonomische Last dar und beeinträchtigen das Leben der Betroffenen. Vielfältige Methoden der Evaluation und Diagnose der Bewegungsstörungen bilden eine wesentliche Basis für Behandlungsstrategien in der Gang- und Bewegungsrehabilitation. Das Center for Digital Health Innovation verbindet Bewegungsanalyse mit maschinellem Lernen, Visual Analytics und Mixed Reality.

Fortgeschrittene Methoden aus der Bewegungsanalyse und angewandten Biomechanik (z. B. das Motion Capturing) repräsentieren heute den Stand der Technik in der klinischen Praxis. Motion Capturing ermöglicht das Erfassen von 3D-Informationen zu kinematischen und kinetischen Kennzahlen, die eine präzise quantitative Beschreibung der menschlichen Bewegung aus mechanischer Sicht ermöglichen und so vielfältige Informationen über z. B. die Belastung des Stütz- und Bewegungsapparats liefern.

Technische Fortschritte durch maschinelles Lernen, Visual Analytics und Mixed Reality eröffnen neue Behandlungsoptionen in der Bewegungsrehabilitation, die über bestehende Ansätze hinausgehen. Doch für eine breite Anwendung in der klinischen Praxis müssen die technischen Innovationen, die meist an akademischen Institutionen entstehen, in den Markt und die Praxis transferiert werden.

Forschung im Schwerpunkt Motor Rehabilitation 

Unser Schwerpunkt Motor Rehabilitation fördert Innovationen durch:  

  • das Betreiben eines interdisziplinären Forschungslabors auf dem neuesten Stand der Technik
  • den Einsatz von maschinellem Lernen, Visual Analytics und Mixed Reality in der klinischen Gang- und Bewegungsanalyse und der Bewegungsrehabilitation
  • die enge Zusammenarbeit mit Industriepartnerinnen und -partnern, um den Technologietransfer in den Markt zu unterstützen
  • das Sicherstellen des Wissenstransfers zwischen Forschung/Entwicklung und Lehre
  • Kontakte zu internationalen wissenschaftlichen Netzwerken und Projekten
FH-Prof. Dr. Brian Horsak

Schwerpunktkoordinator

 

Der Forschungsschwerpunkt Motor Rehabilitation entwickelt technologiegestützte Ansätze der Bewegungsrehabilitation und fördert deren breiten Einsatz in der klinischen Praxis durch die Kooperation mit Industriepartnerinnen und -partnern.

Schwerpunktkoordinator

  • Leiter Center for Digital Health and Social Innovation
  • Senior Researcher Institut für Gesundheitswissenschaften
  • Department Gesundheit
T: +43/676/847 228 587

Projekte

ELSA - Evaluation of simple gait analysis devices

Evaluierung einfacher Messprinzipien zur Untersuchung des Behandlungserfolges bei der Rehabilitation nach Rekonstruktion des vorderen Kreuzbandes

HIPstar

Evaluierung der Genauigkeit verschiedener nicht-invasiver Methoden zur Bestimmung des Hüftgelenkszentrums für die klinische Ganganalyse bei übergewichtigen Kindern und Jugendlichen

Evaluierung technische Messgenauigkeit

Evaluierung der technischen Messgenauigkeit eines 3D Monitoring-Systems für die kontinuierliche Erfassung der Rückenbewegung

The Children's KNEEs Study

Ziel der Studie Children’s KNEEs ist es, die veränderten biomechanischen Abläufe beim Fortbewegen von übergewichtigen Kindern und Jugendlichen zu analysieren und basierend auf diesen Erkenntnisse...

Publikationen

Thajer, A., Truschner, K., Jorda, A., Skacel, G., Horsak, B., & Greber‐Platzer, S. (2020). A strength and neuromuscular exercise program did not improve body composition, nutrition and psychological status in children with obesity. Acta Paediatrica, epub ahead of print. https://doi.org/10/gh379v
Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Schwab, Caterine, Raberger, A.-M., Breitender, C., & Horsak, B. (2020). Input Representations and Classification Strategies for Automated Human Gait Analysis. Gait & Posture, 76, 198–203. https://doi.org/10/ghz24x
Schwab, C., Durstberger, S., Kranzl, A., & Horsak, B. (2020). Die Anwendung von 3D-Freihand-Ultraschall für die digitale Rekonstruktion von anatomischen Strukturen in der 3D Ganganalyse: erste Ergebnisse eines laufenden Projekts. Abstractband Des 3. GAMMA Kongress. 3. GAMMA Kongress, München, Deutschland.
Schwab, C., Durstberger, S., Kranzl, A., Simonlehner, M., Kainz, H., & Horsak, B. (2020). Evaluating the accuracy of a 3D free-hand ultrasound technique for bone segmentation in clinical gait analysis. Gait & Posture. ESMAC 29th Annual Meeting, Virtual Meeting. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2020.08.064
Durstberger, S., Schwab, C., Simonlehner, M., Kainz, H., Kranzl, A., & Horsak, B. (2020). Evaluating 3D free-hand ultrasound as an alternative approach to register anatomical landmarks: A test-retest study in lean and overweight participants. Gait & Posture. ESMAC 29th Annual Meeting, Virtual Meeting. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2020.07.072
Horsak, B., Simonlehner, M., Schöffer, L., Maureder, J., Schwab, C., Raberger, A. M., Zeller, M., & Husinsky, M. (2020). Applicability and usability of an immersive virtual reality-based balance control exergame for prosthetic users: A pilot study with healthy individuals. Gait & Posture. ESMAC 29th Annual Meeting, Virtual Meeting. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2020.07.113
Horsak, B., Dumphart, B., Slijepcevic, D., & Zeppelzauer, M. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI) und ihre Anwendung auf Klassifikationsprobleme in der Ganganalyse. Abstractband Des 3. GAMMA Kongress. 3. GAMMA Kongress, München, Deutschland.
Horst, F., Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Raberger, A. M., Lapuschkin, S., Samek, W., Schöllhorn, W. I., Breiteneder, C., & Horsak, B. (2020). Explaining automated gender classification of human gait. Gait & Posture, 81, 159–160. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2020.07.114
Horsak, B., Slijepcevic, D., Raberger, A.-M., Schwab, C., Worisch, M., & Zeppelzauer, M. (2020). GaitRec, a large-scale ground reaction force dataset of healthy and impaired gait. Scientific Data, 7:143(1), 1–8. https://doi.org/10/gh372d
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Horsak, B., Matousek, E., Schwärzler, E., & Schwab, C. (2019). Reliability of a mobile device to track the sagittal lumbar spine posture during activities of daily living. 11. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Biomechanik, Berlin.
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Horsak, B. (2019). Reliabilität von Messergebnissen in der Gang- und Bewegungsanalyse – Erfahrungsbericht zu gängigen Maßzahlen [Invited talk]. GAMMA Workshop im Rahmen des 11. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Biomechanik, Berlin.
Wondrasch, B., Raberger, A.-M., & Endres, C. (2019). Motor Learning in Knee Osteoarthritis Therapy - A new Rehabilitation Approach. International Society of Athroscopy, Knee Surgery and Orthopaedic Sports Medicine, Cancún, Mexiko.
Wondrasch, B. (2019). Edukation & individualisierte Physiotherapie vor knorpelchirurgischen Eingriffen am Kniegelenk - was ist der postoperative Mehrwert [Eingeladener Vortrag]. AGA Jahrestagung (Gesellschaft für Arthroskopie und Gelenkchirurgie), Mannheim, Deutschland.
Wondrasch, B. (2019). Prävention von Knorpelverletzungen und Arthrose. In S. Nehrer, V. Valderrabano, & M. Engelhardt (Eds.), Knorpel und Arthrose im Sport.
Wondrasch, B. (2019). Prehabilitation und rehabilitation bei Knorpelschäden im Kniegelenk [Eingeladener Vortrag]. GOTS jahrestagung (Gesellschaft für Orthopädisch-Traumatologische Sportmedizin9, Salzburg, Österreich.
Wondrasch, B. (2019). Rehabilitation und Back to sports nach Knorpelschaden. In S. Nehrer, V. Valderrabano, & M. Engelhardt (Eds.), Knorpel und Arthrose im Sport.
Horsak, B., Schwab, C., Baca, A., Greber-Platzer, S., Kreissl, A., Nehrer, S., Keilani, M., Crevenna, R., Kranzl, A., & Wondrasch, B. (2019). Effects of a lower extremity exercise program on gait biomechanics and clinical outcomes in children and adolescents with obesity: A randomized controlled trial. Gait & Posture, 70(122–129). https://doi.org/10/gh38bj
Wagner, M., Kidritsch, A., Lampel, K., & Wohlmuth, T. (2019). Erlebte Zusammenarbeit - Physiotherapie-Studierenden interprofessionelle Zusammenarbeit lehren. Dreiländertagung. Abstractband der Dreiländertagung des Vereins zur Förderung der Wissenschaft in den Gesundheitsberufen (VFWG), Bochum, Deutschland.
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Zeppelzauer, M. (2018, June 29). IntelliGait - Automatic gait pattern analysis for robust classification of functional deficits [Invited talk]. Build Well Being, St. Pölten, Austria.
Zeppelzauer, M. (2018, June 20). IntelliGait - Automatic gait pattern analysis for robust classification of functional deficits [Invited talk]. Build.Well.Being, St. Pölten, Austria.
Aigner, W. (2018, June 19). Media-Assisted Healthcare \& Living: Daten besser nutzbar machen mit Interaktiven Technologien [Keynote]. ADV e-Health Conference, Vienna.
Schwab, C., Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Raberger, A.-M., Dumphart, B., Baca, A., Breitender, C., & Horsak, B. (2018). IntelliGait: Automatische Gangmusteranalyse für die robuste Erkennung von Gangstörungen. Tagungsband Des 2ten GAMMA Kongress (Gesellschaft Für Die Analyse Menschlicher Motorik in Ihrer Klinischen Anwendung). 2ter GAMMA Kongress (Gesellschaft für die Analyse Menschlicher Motorik in ihrer klinischen Anwendung), Hamburg, Deutschland.
Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Schwab, C., Raberger, A.-M., Dumphart, B., Baca, A., Breiteneder, C., & Horsak, B. (2018). Towards an optimal combination of input signals and derived representations for gait classification based on ground reaction force measurements. Gait & Posture Supplement, 65. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2018.06.155
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Horsak, B., Pobatschnig, B., Schwab, C., Baca, A., Kranzl, A., & Kainz, H. (2018). Reliability of joint kinematic calculations based on direct kinematic and inverse kinematic models in obese children. Gait & Posture, 66(201–207). https://doi.org/10/gf4v7g
Hirschmüller, A., Schoch, W., Baur, H., Wondrasch, B., Konstantinidis, L., Südkamp, N. P., & Niemeyer, P. (2018). Rehabilitation before regenerative cartilage knee surgery: a new prehabilitation guideline based on the best available evidence. Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery. https://doi.org/10/gh379d
Wagner, M., Slijepcevic, D., Horsak, B., Rind, A., Zeppelzauer, M., & Aigner, W. (2018). KAVAGait: Knowledge-Assisted Visual Analytics for Clinical Gait Analysis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), 25(3), 1528–1542. https://doi.org/10/ghppzn
Horsak, B., Schwab, C., Clemens, C., Baca, A., Greber-Platzer, S., Kreissl, A., & Kranzl, A. (2018). Is the reliability of 3D kinematics of young obese participants dependent on the hip joint center localization method used? Gait & Posture, 59, 65–70. https://doi.org/10/gh38bh
Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Raberger, A.-M., Schwab, C., Schuller, M., Baca, A., Breiteneder, C., & Horsak, B. (2018). Automatic Classification of Functional Gait Disorders. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 5(22), 1653–1661. https://doi.org/10/ghz24w
Aigner, W. (2017, June 11). Media-Assisted Healthcare & Living: Daten besser nutzbar machen mit Interaktiven Technologien [Keynote]. IMC HealthWeek, Krems (Austria).
Slijepcevic, D., Horsak, B., Schwab, C., Raberger, A.-M., Schüller, M., Baca, A., Breitender, C., & Zeppelzauer, M. (2017). Ground reaction force measurements for gait classification tasks: Effects of different PCA-based representations. Gait & Posture Supplement, 57, 4–5. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2017
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Wondrasch, B. (2017). Rehabilitation nach Schulterverletzung [Keynote Lecture]. Interdisziplinäres Symposium der Sporttherapie Wels, Wels, Austria.
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Horsak, B., Kiener, M., Pötzelsberger, A., & Siragy, T. (2017). Serratus anterior and trapezius muscle activity during knee push-up plus and knee-plus exercises performed on a stable, an unstable surface and during sling-suspension. Physical Therapy in Sport, 0(26), 86–92. https://doi.org/10/gh38bf
Horsak, B., Pobatschnig, B., Baca, A., Greber-Platzer, S., Kreissl, A., Nehrer, S., Wondrasch, B., Crevenna, R., Keilani, M., & Kranzl, A. (2017). Within-assessor reliability and minimal detectable change of gait kinematics in a young obese demographic. Gait & Posture, 54. https://doi.org/10/gh38bc
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