KneeSim - Muskuloskelettale Simulation der Knie-Biomechanik

Degenerative Erkrankungen des Bewegungsapparats wie die Kniearthrose nehmen weltweit zu. Im Jahr 2020 betrug die Prävalenz von Kniearthrose bei Erwachsenen über 40 Jahren zwischen 19,8 % und 26,1 %. In Österreich wird bei etwa 10,5% der Männer und 18,3% der Frauen über 45 Jahren eine Arthrose diagnostiziert. Darüber hinaus erhielten 202 Personen pro 100.000 Einwohner im Jahr 2019 eine Knie-Totalendoprothese, womit Österreich zu den Ländern mit der höchsten Prävalenz dieses Eingriffs zählt. Zu den Risikofaktoren für diese Erkrankungen zählen ein bewegungsarmer Lebensstil, Übergewicht und eine schlechte motorische Kontrolle. Arthrose beeinträchtigt die Aktivitäten des täglichen Lebens wie Gehen, Treppensteigen und Aufstehen erheblich und führt häufig zu einer sitzenden Lebensweise.

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Forschungsbereiche

Digital Innovation, Engineering, and AI

Life Sciences, Health, and Quality of Life

Forschungszentrum

Forschungszentrum Digital Health and Care

Forschungszentrum Gesundheitswissenschaften

Department

Gesundheitswissenschaften

Aus diesem Grund erstellen wir im SETT-Projekt eine Referenzdatenbank zur Biomechanik der Beine für verschiedene alltägliche Aufgaben und körperliche Übungen. Die Biomechanik des Knies ist von entscheidender Bedeutung, da sie sich auf die patellofemorale und tibiofemorale Gelenkbelastung bezieht, die mit patellofemoralen Schmerzen und Kniearthrose in Verbindung gebracht wird. Die Forschung hat mehrere biomechanische Faktoren identifiziert, die Menschen für Patellofemoral- und Kniearthrose prädisponieren, darunter Knievalgus (X-Bein), Unterschenkel-/Oberschenkelrotation, Hüftadduktion und Aktivität des Musculus gluteus medius. Das Verständnis dieser Faktoren ist entscheidend für die Stabilisierung des Knies und die Reduzierung der Gelenkkontaktkräfte. KneeSim zielt nun darauf ab, durch die muskuloskelettale Simulation in OpenSim einen Einblick in die internen Prozesse des Bewegungsapparates zu ermöglichen, um belastende Bewegungsausführungen zu identifizieren.

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Forschungsziele

Entwicklung eines muskuloskelettalen Simulationsablaufs zur Berechnung von patellofemoralen und tibiofemoralen Kontaktkräften des Kniegelenks
Identifizierung von Bewegungstypen bei funktionellen Übungen und Aktivitäten des täglichen Lebens und deren Beziehung zur Gelenkbelastung
Erstellung statistischer oder maschineller KI-Modelle zur Vorhersage von Gelenkkontaktkräften auf der Grundlage visuell erfassbarer kinematischer Daten
Erprobung von Echtzeit-Biofeedback zur Gelenkbelastung, um Bewegungsanpassungen bei gesunden Erwachsenen während funktioneller Übungen und Aktivitäten des täglichen Lebens zu bewirken
Übertragung der Ergebnisse von muskuloskelettalen Simulation auf die praktische Biofeedback-Therapie
Förderung von Früherkennung, Vorbeugung und Intervention