Arctic Jump: Exergaming mit sensorischem Feedback zur fortlaufenden Rehabilitationsevaluation nach Kreuzbandriss

Barbara Von Glasenapp (Shared First Author), Elena Boshuizen (Shared First Author), Lea Christine Brandl, Susan Brauer, Tino Hentschel, Andreas Schrader

Abstract

Hintergrund: Mit einer Inzidenz von 46 pro 100.000 Personen gehört der vordere Kreuzbandriss zu den häufigsten Sportverletzungen in Deutschland [1]. Nach einer Kreuzbandrekonstruktion kehren fast 40% der Betroffenen nicht zu ihrem ursprünglichen Leistungsniveau zurück, wobei 64% dieser Patient:innen angeben, dass psychologische Faktoren wie Angst vor erneuter Verletzung oder mangelndes Vertrauen in das verletzte Bein eine zentrale Rolle spielen [2]. Spielerische Ansätze in der Rehabilitation, unterstützt durch smarte Umgebungen, können die Versorgungsqualität durch nachhaltigere und motivierendere Therapien optimieren und zu einem verbesserten Körpergefühl und gesteigertem Vertrauen in die eigenen Bewegungen beitragen [3], [4]. Aufgrund dessen wird hiermit ein Spiel vorgestellt, das die Rehabilitation nach einem Kreuzbandriss unterstützen soll.

Methodik: Mittels Methoden des Human-Centered Design wurde ein Prototyp des Spiels entwickelt [5]. Dazu wurden zunächst drei Expert:innen-Interviews durchgeführt, um die technischen Realisierungsmöglichkeiten zu ermitteln. Im Rahmen dessen wurde in Projekten hospitiert, welche unterschiedliche Sensoren zur Ganganalyse einsetzen. Anschließend wurde ein Prototyp entwickelt, welcher in einem Wizard-of-Oz-Setting auf seine Gebrauchstauglichkeit getestet wurde. Während einer Vorstudie wurden zwei Teilnehmende mittels der Thinking-Aloud-Methode dazu angehalten, ihre Spielerfahrung zu kommentieren. Abschließend wurde die Gebrauchstauglichkeit durch den Einsatz der System Usability Scale (SUS) bewertet und ein verbales Feedback eingeholt.

Ergebnis: Für die Bewegungs- und Ganganalyse werden derzeit sowohl markerbasiertes (Vicon©) als auch markerloses Tracking (Theia©) eingesetzt. Das markerlose Tracking ist gegenwärtig nur mit einer verzögerten Analyse möglich und daher für Echtzeit-Feedback ungeeignet. Das markerbasierte Tracking funktioniert hingegen ohne Verzögerung, allerdings ist die Anbringung der Marker an die Patient:innen im Therapiealltag zeitaufwendig. Eine Alternative ist der SensFloor©, welcher Kapazitätssensoren verwendet, die eine Ganganalyse in Echtzeit ermöglichen. Allerdings ist die Analyse auf Parameter wie Ganggeschwindigkeit, Doppelstandphase und Schwungphase begrenzt.

Im entwickelten Spiel springen Patient:innen über eine Projektionsfläche, die im Wasser schwimmende Eisschollen darstellt. Aufgabe der Patient:innen ist es, von Eisscholle zu Eisscholle zu springen. Währenddessen werden Gangparameter erfasst, um den Rehabilitationsfortschritt zu dokumentieren und auszuwerten. Das System reagiert in Echtzeit auf die Sprünge und passt den Schwierigkeitsgrad individuell an den Rehabilitationsstand der Patient:innen an. Eine Schnittstelle zum Krankenhausinformationssystem ermöglicht die automatische Integration der erfassten Parameter zur lückenlosen Dokumentation. Im Rahmen des ersten Prototyps wurden drei User Interfaces entwickelt: (a) die Bodenprojektion des Spiels, (b) die Benutzungsoberfläche des Spiels und (c) die Therapeut:innen-Anwendung. Erstere wurde mittels Mircosoft PowerPoint und letztere als FIGMA-Klickdummy realisiert. Das Bodeninterface wird mithilfe eines Beamers auf den Boden projiziert, um die Eislandschaft darzustellen. Die Spielsteuerung wird auf einem vertikalen Bildschirm angezeigt. Dieser sind ebenso Spielstatistiken zu entnehmen. Die Vorstudie mit zwei gesunden Testpersonen verlief reibungslos und die Spielsequenz konnte erfolgreich bis zum Ende durchgespielt werden.

Diskussion: Der entwickelte Prototyp wurde von den Teilnehmenden als Gebrauchstauglich bewertet (SUS Scores von 80 und 83).Die Aufgabenstellung im Spiel sowie die Anforderungen an die Teilnehmenden, beispielsweise die zu überwindende Distanz bei Sprüngen, wurden als angemessen wahrgenommen. Es wurde jedoch festgestellt, dass der Einsatz eines einzigen Beamers potenziell zu problematischen Schattenwürfen führt. Zukünftige Iterationen sollten daher mehrere Beamer verwenden. Darüber hinaus sollte der überarbeitete Prototyp mit einer größeren Gruppe evaluiert werden.
Original languageGerman
PagesDocAbstr. 50
DOIs
Publication statusPublished - 03.11.2025

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

  1. SDG 3 - Good Health and Well-being
    SDG 3 Good Health and Well-being
  2. SDG 9 - Industry, Innovation, and Infrastructure
    SDG 9 Industry, Innovation, and Infrastructure

DFG Research Classification Scheme

  • 4.41-06 Biomedical Systems Technology
  • 4.43-05 Image and Language Processing, Computer Graphics and Visualisation, Human Computer Interaction, Ubiquitous and Wearable Computing

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