Rückenschmerzen
Maschinelles Lernen hilft beim Aufspüren von Rücken-Fehlstellungen
Wissenschaftler aus Kaiserslautern und Mainz kombinieren die Rasterstereografie mit maschinellem Lernen, um die Ursachen von Rückenschmerzen besser aufzuspüren.
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Das Verfahren der Wissenschaftler aus Kaiserslautern und Mainz hilft dabei, die Wirbelsäule besser zu untersuchen.
© Interprofessionelles Studienzentrum für Bewegungsforschung
Kaiserslautern. An einem Verfahren zum besseren Aufspüren von Fehlstellungen des Rückens arbeiten Wissenschaftler der TU Kaiserslautern und der Universität Mainz. Die Forscher wollen damit den Ursprung von Rückenschmerzen schneller aufspüren und außerdem damit verbundene Diagnosen und Therapien verbessern, teilt die TU Kaiserslautern mit.
Die Wissenschaftler nutzen der Mitteilung zufolge eine in der Praxis bereits gut erprobte und verbreitete Diagnosetechnik: „Wir scannen den Rücken mit einem Projektor und einer Kameraeinheit“, wird Carlo Dindorf, Wissenschaftler in der Arbeitsgruppe Bewegungs- und Trainingswissenschaft an der TU Kaiserslautern, in der Mitteilung zitiert.
Maschinelles Lernen aus gewonnenen Daten
Dabei werde ein Lichtgitter auf den Rücken projiziert. Mit dem Verfahren der Rasterstereografie werde daraufhin ein individuelles Modell der Wirbelsäule berechnet. Neu bei der Methode sei nun der Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens. „Unser System lernt mithilfe der gewonnenen Daten dazu“, erläutert Dindorf. „Je mehr Wirbelsäulen analysiert werden, desto besser wird das System und somit auch unser Verständnis der Wirbelsäule.“
Damit sollen dann Fehlstellungen besser aufgespürt werden und mehr personalisierte Diagnosen gestellt werden können, die eine individualisierte Therapie ermöglichen, heißt es in der Mitteilung. Die Technologie sei aber auch für den Leistungs- und Breitensport sowie für die Grundlagenforschung generell von Interesse – so entstehe ein differenzierteres Bild und ein besserer Einblick in die Funktion der Wirbelsäule. (mmr)
