CP-Diadem - Erkennung von Zerebralparesen im Säuglingsalter durch ein modulares Sensorsystem; Teilvorhaben Universitätsklinikum Heidelberg/Universitätsmedizin Göttingen: Computergestützte Bewegungsanalyse frühkindlicher Motorik

Abstract

Neurologische Bewegungsstörungen, insbesondere Zerebralparesen, lassen sich bereits im Säuglingsalter anhand charakteristischer Bewegungsmuster erkennen. Ziel des Teilprojekts war die Entwicklung und Validierung videobasierter und KI-gestützter Verfahren zur automatisierten Analyse frühkindlicher Bewegungen als Beitrag zum Verbundprojekt CP-Diadem, das ein modulares Sensorsystem zur Unterstützung der Früherkennung neurologischer Entwicklungsstörungen entwickelt. Aufbauend auf bestehenden Arbeiten zur computerbasierten Bewegungsanalyse wurden Verfahren zur datenschutzkonformen Pseudonymisierung von Videodaten sowie Algorithmen zur Posenschätzung, Sensorfusion und automatisierten Klassifikation frühkindlicher Bewegungsmuster auf Basis von Video-, Druck- und Inertialsensordaten entwickelt und in ein Softwarepaket integriert. Die entwickelten Verfahren wurden anhand des im Projekt aufgebauten CP-Diadem-Datensatzes evaluiert; alle geplanten Projektziele wurden erreicht. Zum Berichtszeitpunkt werden die abschließende Datenbereinigung sowie weitere Analysen durchgeführt. Die entwickelten Methoden leisten einen wichtigen Beitrag zur objektiven KI-gestützten Bewertung frühkindlicher Motorik und bilden eine Grundlage für die Weiterentwicklung automatisierter Verfahren zur Unterstützung der Früherkennung neurologischer Entwicklungsstörungen. Die wissenschaftliche Verwertung erfolgte durch vier Publikationen in internationalen Fachzeitschriften; Datensätze, Quellcode und Modelle wurden über Zenodo veröffentlicht.