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Auswertung von Ultraschall-Muskelaufnahmen

Zur Unterstützung der Auswertung mittels künstlicher Intelligenz von Muskelaufnahmen hat das iPattern-Team einen Algorithmus für die DSH Köln und die FH Aachen entwickelt.

In einem Projekt der Fachhochschule Aachen und der Deutschen Sporthochschule Köln untersuchen Prof. Dr. Kirsten Albracht zusammen mit Benjamin Stäudle und Charlotte Richter Veränderungen in der Funktion der Muskeln durch langfristige Aufenthalte in Schwerelosigkeit sowie die Arbeitsweise der Muskeln beim Laufen auf einem vertikalen Laufband, das zur Simulation des Lauftrainings auf der Internationalem Raumstation verwendet wird. Um die Funktionsweise der Muskulatur genau zu analysieren werden mit Hilfe von Ultraschall die Faserbündel der Muskulatur während der Anspannung sichtbar gemacht und ausgemessen.

Weil die manuelle Auswertung der Ultraschall-Messungen sehr aufwändig ist, trat Prof. Albracht an Prof. Dr. Regina Pohle-Fröhlich vom Institut für Mustererkennung (iPattern) der Hochschule Niederrhein heran, ob Sie einen Algorithmus zur automatischen Auswertung der Daten realisieren kann. Prof. Pohle-Fröhlich ist eine Expertin auf dem Gebiet der Bildanalyse.

Gemeinsam mit Prof. Dr. Christoph Dalitz und dem Master-Studenten Jakob Görner hat sie in sechs Monaten einen robusten Algorithmus zur Schätzung von Winkel und Länge der Muskelfasern aus den Videodaten entwickelt. "Solche praxisnahen Projekte sind für uns nicht nur eine Gelegenheit, unsere Spezialkenntnise anzuwenden. Die konkreten Praxisanforderungen erfordern auch eine umfangreiche Recherche in der wissenschaftlichen Literatur und wir lernen dadurch auch dazu. So sind wir in diesem Fall auf Verfahren zur robusten nichtparametrischen Regression gestoßen, mit denen wir die Messergebnisse deutlich verbessern konnten", sagt Prof. Pohle-Fröhlich.

Am 17. April hat das Team vom iPattern nun die Ergebnisse ihrer Auftraggeberin von der Fachhochschule Aachen vorgestellt und die im Projekt entwickelte Software übergeben. Bei der Entwicklung der plattformunabhängigen Benutzeroberfläche hat der Student Jakob Görner maßgeblich mitgewirkt. Für ihn war das Projekt eine wertvolle Erfahrung: "Hierbei konnte ich den praktischen Nutzen der im Master Informatik behandelten Methoden zur Mustererkennung unmittelbar erfahren."

Der Algorithmus wird im laufenden Projekt von FH Aachen und Sporthochschule Köln dazu beitragen, die Messergebnisse ansprechend auszuwerten.