Forschungsinteressen:

• Regularisierung zeitlich dynamischer inverser Probleme
• Ganganalyse

Der Gang eines Menschen gibt nicht nur Auskunft über Geschlecht und Gemütslage, sondern auch über eventuelle Krankheiten. Deshalb ist die Ganganalyse ein starkes Hilfsmittel in Diagnostik und Therapie verschiedener Erkrankungen. Symptomatisch für das Bewegungsmuster Morbus Parkinson erkrankter Patienten sind z.B. eine gebeugte Körperhaltung, einseitige Lähmungserscheinungen sowie kleine Schrittweiten. In Zusammenarbeit mit der Neurologie der Universitätsklinik Homburg wurden gesunde und kranke Probanden untersucht. Während die Probanden auf einem Laufband gehen, werden via Ultraschall die Positionen der an den Gliedmaßen der Probanden befestigten Marker gemessen. Dadurch ist es möglich, den Gang am Rechner zu simulieren und die oben erwähnten Unterschiede mathematisch zu modellieren.

Durch eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) kann man - wie im folgendem Video zu sehen ist - die Daten in verschiedene Komponenten zerlegen und die Datenmenge reduzieren. Mittels einer Support Vector Machine (SVM) können dann Patienten nach ihrem Gesundheitszustand oder anderen Kriterien klassifiziert werden.

Lebenslauf:

Veröffentlichungen

• Ulrich Dillmann, Claudia Holzhoffer, Yvonne Johann, Sabrina Bechtel, Stefan Gräber, Christoph Massing, Jörg Spiegel, Stefanie Behnke, Jan Bürmann, Alfred K. Louis: Principal Component Analysis of gait in Parkinson ́s disease: relevance of gait velocity Gait & Posture 39 (2014) 882-887
• C. Massing, C. Fehringer, A.K. Louis, Y. Johann, S. Bechtel, K. Fassbender, U. Dillmann, G. Hohenberg : Discrete wavelet transformation in gait analysis: comparison of methods in healthy subjects and parkinsonian patients Movement Disorders 24, S.333
• C. Fehringer, C. Massing, T. Heider, G. Hohenberg, A.K. Louis, Y. Johann, U. Dillmann: Gait analysis in healthy subjects and parkinsonian patients: analysis of side asymmetries Movement Disorders 24, S.334