{"id":278,"date":"2017-08-09T10:04:54","date_gmt":"2017-08-09T10:04:54","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost\/msrbeta\/de\/?p=278"},"modified":"2017-08-09T10:06:01","modified_gmt":"2017-08-09T10:06:01","slug":"sturz-erkennung_mit_beschleunigungssignalen_msr145","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.msr.ch\/de\/sturz-erkennung_mit_beschleunigungssignalen_msr145\/","title":{"rendered":"Sturz-Erkennung per Smartphone bei \u00e4lteren Menschen"},"content":{"rendered":"

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\nMSR145-Datenblatt<\/b><\/a><\/p>\n

\n <\/span>
\n\"Bild<\/a>
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\n\"Sturz-Erkennung<\/a><\/p>\n

MSR145 Datenlogger in einer Forschungsstudie der Universit\u00e4t Roehampton, UK<\/h2>\n

\nAutoren: Raymond Y. W . Lee (PhD) and Alison J. Carlisle (MSc), University of Roehampton, UK\n<\/p>\n

\nEin Sturz kann \u2013 insbesondere bei \u00e4lteren Menschen \u2013 grosses Leid verursachen. Folgen davon sind oftmals Knochenbr\u00fcche und Bewegungsunf\u00e4higkeit. Vor allem bei alleinstehenden Personen besteht das Risiko, dass sie nach einem Sturz lange Zeit liegen bleiben, wenn sie nicht in der Lage sind, nach Hilfe zu rufen. Um diesem Problem entgegenzuwirken, haben Professor Raymond Y. W. Lee und seine Kollegen der Forschungsgruppe \u201eBewegungsapparat\u201c (Musculoskeletal research group) an der Universit\u00e4t Roehampton<\/a> eine neuartige Smartphone-Anwendung entwickelt und getestet.\n<\/p>\n

\nZum Messen und Aufzeichnen der Signale beim Sturz eines menschlichen K\u00f6rpers haben die britischen Forscher MSR145 Datenlogger mit 3-Achsen-Beschleunigungssensoren<\/a> eingesetzt. Die Beschleunigungssignale des Datenloggers werden von einem Smartphone aufgefangen und sofort mit vorher definierten Grenzwerten verglichen. Die Smartphone-App sendet ein Notrufsignal aus, sobald ein Sturz festgestellt wird. Durch die Eingabe individueller Beschleunigungs-Grenzwerte wird die \u201eSturz-Erkennungs-Anwendung\u201c (Fall Detection Application\u201c) an das pers\u00f6nliche Profil des Anwenders angepasst. Sobald ein Sturz eintritt, ert\u00f6nt automatisch ein lauter Piepton und es wird ein Alarm-Text gesendet, um Hilfe herbeizurufen. Das untenstehende Diagramm (Abbildung 1) beschreibt das Konzept:\n<\/p>\n

\n\"Blockdiagramm\n<\/p>\n

\nAbbildung 1:<\/strong>
Blockdiagramm zur Illustration des f\u00fcr Smartphones entwickelten Sturz-Erkennungs-Algorithmus. Quelle: A. Carlisle\n<\/p>\n<\/p>\n

Externer Beschleunigungssmesser vs. im Smartphone integrierter Beschleunigungsmesser<\/h2>\n

\nIm Prinzip ist es ist auch m\u00f6glich, St\u00fcrze unter Verwendung eines im Smartphone bereits integrierten Beschleunigungsmessers zu erkennen. Dazu m\u00fcsste jedoch der Benutzer das Smartphone st\u00e4ndig an seiner Taille befestigt haben. Die Problematik dieser Variante besteht darin, dass der Benutzer vergisst, das Smartphone konsequent an der Taille zu tragen. Zudem k\u00f6nnen Fehlalarme auftreten, wenn das Smartphone fallengelassen und so die Genauigkeit und Empfindlichkeit beeintr\u00e4chtigt werden. Die Verwendung eines externen Beschleunigungsmesser (z.B. Datenlogger MSR145) wird vom Forschungsteam deshalb als bessere L\u00f6sung beurteilt. Hinzu kommt, dass die Beschleunigungs-Signale des MSR145 Datenloggers eine h\u00f6here Genauigkeit aufweisen als die Signale des im Smartphone eingebauten Beschleunigungsmessers.\n<\/p>\n

\nS\u00e4mtliche Details der Forschungsstudie finden Sie als wissenschaftliche Ver\u00f6ffentlichung in der Zeitschrift \u201eAge and ageing\u201c<\/a>.\n<\/p>\n

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\nD\u00fcrfen wir auch Ihnen bei Ihren Messaufgaben behilflich sein? Wir beraten Sie gerne!<\/a>\n<\/p>\n

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