In many neurological diseases, evaluating motor impairments is essential for making diagnoses, assessing disease severity, monitoring symptoms, and measuring treatment effects. Accordingly, the further development of tools for the accurate assessment of motor function is a critical concern in current research. Compared with prevailing clinical scales, instrumental motion analysis technologies promise a more objective, detailed, and efficient assessment of motor impairment independent from clinical raters. However, these technologies have yet to be established as standard tools in research settings and clinical practice. In the work presented here, we focused on the use of an RGB-depth camera-based system for instrumental motion analysis in persons with multiple sclerosis. This system extracts spatiotemporal motor parameters from recordings of short, standardized movement tasks. In two projects, we have addressed constructive next steps to improve the applicability and interpretability of this technology. In the first project, we developed a quality control process that enables users to review existing data and flag poor-quality recordings. This allowed us to systematically identify and quantify technical and performance issues in a large dataset of 4692 recordings from individuals with multiple sclerosis and healthy controls. How these findings can contribute to the development of fully automated quality control was then illustrated using a common performance-related issue. In the second project, we determined normative reference values for 43 spatiotemporal parameters from 133 healthy adults between 20 and 60. We reported descriptive statistics for these parameters and provided an approach to model relationships between parameters and confounding anthropometric and demographic factors. In addition, we presented a user-friendly z-score-based representation of data points in the context of the normative data. The quality control results showed that a systematic cleaning of the respective data is necessary and can be ensured with the help of the developed process. Some of the findings can be directly integrated into quality assurance processes. The obtained normative data help to interpret newly collected datasets and identify altered movement patterns of diseased individuals at the individual or group level. Overall, the results enhance utility and promote the application of the system in further research use. At the same time, they lay a relevant foundation for future broader application in clinical practice.
Die Erfassung motorischer Beeinträchtigungen ist bei vielen neurologischen Erkrankungen von entscheidender Bedeutung für die Diagnosestellung, die Beurteilung der Krankheitsschwere, die Überwachung von Symptomen und die Messung von Behandlungseffekten. Entsprechend ist die Weiterentwicklung von Methoden zur präzisen Bewertung der motorischen Funktion ein zentrales Anliegen aktueller Forschung. Im Vergleich zu gängigen klinischen Skalen versprechen Technologien zur instrumentellen Bewegungsanalyse eine objektivere, detailliertere und effizientere Beurteilung motorischer Beeinträchtigungen, die unabhängig von klinischen Untersuchern erfolgt. Diese Technologien müssen jedoch erst als Standardinstrumente in der Forschung und klinischen Praxis etabliert werden. In der hier vorgestellten Arbeit haben wir uns mit der Anwendung eines RGB-Tiefenkamera Systems zur instrumentellen Bewegungsanalyse bei Personen mit Multipler Sklerose befasst. Dieses System ermittelt räumlich-zeitliche motorische Parameter aus Aufnahmen von kurzen, standardisierten Bewegungsaufgaben. In zwei Projekten haben wir konstruktive nächste Schritte zur Verbesserung der Anwendbarkeit und Interpretierbarkeit dieser Technologie umgesetzt. Im ersten Projekt haben wir einen Qualitätskontrollprozess entwickelt, der es Nutzern ermöglicht, vorhandene Daten zu sichten und Aufnahmen schlechter Qualit.t zu kennzeichnen. So konnten wir technische und ausführungsbedingte Probleme in einem großen Datensatz von 4692 Aufnahmen von Personen mit Multipler Sklerose und gesunden Kontrollen systematisch identifizieren und quantifizieren. Am Beispiel eines häufigen auftretenden ausführungsbedingten Problems wurde veranschaulicht, wie diese Erkenntnisse zur Entwicklung einer vollautomatischen Qualitätskontrolle beitragen können. Im zweiten Projekt haben wir normative Referenzwerte für 43 räumlich-zeitliche Parameter von 133 gesunden Erwachsenen zwischen 20 und 60 Jahren ermittelt. Wir haben deskriptive Statistiken für diese Parameter bereitgestellt und einen Ansatz für die Modellierung der Zusammenhänge mit anthropometrischen und demografischen Störfaktoren erarbeitet. Außerdem haben wir eine nutzerfreundliche z-Score-basierte Darstellung von Datenpunkten im Kontext der normativen Daten vorgestellt. Die Ergebnisse der Qualitätskontrolle haben gezeigt, dass eine systematische Säuberung der jeweiligen Datensätze notwendig ist und mithilfe des entwickelten Prozesses sichergestellt werden kann. Die gewonnenen Erkenntnisse können zum Teil direkt in Qualitätssicherungsprozesse integriert werden. Die normativen Daten helfen bei der Interpretation von neu erhobenen Datensätzen und bei der Identifikation veränderter Bewegungsmuster erkrankter Personen auf Individual- oder Gruppenniveau. Insgesamt steigern die Ergebnisse die Nutzbarkeit und fördern die Anwendung des Systems in der weiteren Forschung. Zugleich legen sie eine relevante Grundlage für eine breitere zukünftige Nutzung in der klinischen Praxis.
