Projektbeschreibung
Die Körpersprache durch erstklassige Interpretationen verstehen
Viele Erkrankungen des Nervensystems gehen mit Einschränkungen der Mobilität einher, die sich anhand eines unregelmäßigen Gangs und einer gestörten Haltungskontrolle zeigen. Darunter fallen nicht nur klassische neuromuskuläre Erkrankungen wie Parkinson, sondern unter anderem auch Alzheimer oder Demenz. Obwohl es Tests und klinische Skalen gibt, mit denen sich solche Symptome beurteilen lassen, sind diese jedoch größtenteils auf eine subjektive Interpretation angewiesen. Außerdem weisen sie unter Umständen eine geringere Sensitivität auf, wenn die Symptome subtil sind und Veränderungen im Zeitverlauf abgeschätzt werden sollen. Das EU-finanzierte Projekt WEAR analysiert sein neues System zur automatischen und objektiven Bewertung von Erkrankungen und arbeitet an einer entsprechenden Kommerzialisierung. Bei diesem System werden Trägheitssensoren an verschiedenen Stellen des Körpers platziert und anhand eines unüberwachten Algorithmus des maschinellen Lernens analysiert. Damit soll das Rätselraten um die Beurteilung von Bewegungen zur Diagnose, Kontrolle und Therapieentwicklung ein Ende haben.
Ziel
Behavior is ultimately the observable output of the nervous system. Thus, to properly diagnose and monitor nervous system disorders it is crucial that we assess behavior comprehensively. However, every day clinical practice still relies mostly on subjective methods to evaluate behavior. The ability to adequately analyse behaviour is also critical during drug development, from the preclinical (animal models) to the clinical stages. Results from our ERC-funded work revealed that the combination of inertial sensor data with an unsupervised algorithm provides an optimal method for an easy to implement unbiased behavior classification that adequately captured the outcome of neural circuit’s computations. In this PoC we proposed to develop this technology into a product that provides a continuous, quantitative and comprehensive behavior assessment that is also versatile, covering the diverse spectrum from the pre-clinical to the clinical context. In this POC we will 1) refinement and validate of inertial sensors in animal models, 2) enable their integration into a Body Area Network, 3) Evolve our unsupervised algorithm into a stand-alone software that is versatile and easy to use. In addition to these technical aims, we propose to explore commercial opportunities and societal benefits, in particular in the medical and drug development sector. We will conduct market analysis and develop a business case for this product, while expanding industry contacts for production and commercialization. Our proposal will lead to a ground-breaking technical solution for quantitative, automated behavioral assessment in animal models of disease and humans that will have an important societal impact through innovation in diagnosis, disease monitoring, and drug development.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Portugal