Carmen Parisi 
  
Nikolas Hesse 
  
Uta Tacke 
  
Sergi Pujades 
  
Astrid Blaschek 
  
Mijna Hadders-Algra 
  
Michael J Black 
  
Florian Heinen 
  
Wolfgang Müller-Felber 
  
A Sebastian Schroeder 
  
• Sergi 
  
Pujades Rocamora 
  
• A Sebastian Schroeder 
  
Dr Haunersches Von 
  
Ispz Kinderspital 
  
Hauner 
  
  
Analyse der Spontanmotorik im 1. Lebensjahr: Markerlose 3-D-Bewegungserfassung zur Früherkennung von Entwicklungsstörungen

à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d'enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Diagnostik motorischer Entwicklungsstörungen in der Kinder-und Jugendarztpraxis

Die Frage nach der gesunden Entwicklung eines Kindes ist von Beginn an das zentrale Anliegen der Eltern und der Medizin. Die Motorik ist dabei als sich entwickelnde Netzwerkkompetenz des Gehirns das Fenster, durch das Normalentwicklung, Risiko und Erkrankung früh differenziert werden können. Der Verdacht einer auffälligen motorischen Entwicklung im ersten und zweiten Lebensjahr ist eine der häufigsten Fragestellungen an die Kinder-und Jugendärzte in der Praxis. Die Gründe hierfür sind vielfältig.

Sehr selten liegt eine neuromuskuläre Erkrankung vor (≤1-2/10.000 betroffene Lebendgeborene: z. B. Plexusparesen, spinale Muskelatrophie (SMA), Neuropathien, Muskelerkrankungen, Binde-gewebserkrankungen). Weniger selten sind die Zerebralparesen (2-3/1000 Lebendgeborenen) als Folge einer nichtprogredienten frühkindlichen, z. B. intrauterinen Hirnschädigung. Genetische Syndrome (z. B. Trisomie 21, 1/500 Lebendgeborenen) oder eine Toxinexposition in der Schwangerschaft (z. B. fetale Alkoholspektrumstörung) sind dagegen häufiger und äußern sich initial oft über eine auffällige motorische Entwicklung im frühen Säuglingsalter, ohne dass dies bislang ausreichend durch systematische Forschung evaluiert wäre. Eine auffällige motorische Entwicklung kann auch Frühsymptom eines späteren Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätssyndrom (ADHS) oder einer komplexen Form der milden neurologischen Dysfunktion (Minor Neurological Deficit -MND) sein.

Ab dem 4. Lebensjahr wird bei 5-6 % aller Kinder in Deutschland eine sogenannte umschriebene Entwicklungsstörung motorischer Funktionen (UEMF; international: Developmental Coordination Disorder, DCD) diagnostiziert [START_REF] Blank | International clinical practice recommendations on the definition, diagnosis, assessment, intervention, and psychosocial aspects of developmental coordination disorder[END_REF]. Störungen der motorischen Entwicklung sind also häufig mit weiteren Entwicklungsauffälligkeiten verknüpft, sodass die Diagnose einer motorischen Entwicklungsstörung immer die Frage nach sich zieht, ob "nur" die Motorik oder auch andere Entwicklungsbereiche betroffen sind. Im Umkehrschluss kann eine auffällige Spontanmotorik im frühen Säuglingsalter Hinweis auf eine spätere nicht adäquate globale kindliche Entwicklung sein, lange bevor z. B. die sprachliche oder kognitive Entwicklung auffällig werden [START_REF] Tacke | Developmental neurology-networked medicine and new perspectives[END_REF][START_REF] Weigand | Motor development in childhood. Neurobiological principles-concepts for assessment-concepts for abnormalities[END_REF].

In den letzten Jahren hat sich immer deutlicher gezeigt, dass therapeutische Maßnahmen dann am effektivsten sind, wenn sie sehr früh beginnen ("early intervention"; [START_REF] Hadders-Algra | Early diagnosis and early intervention in cerebral palsy[END_REF][START_REF] Spittle | Early intervention cognitive effects not sustained past preschool[END_REF][START_REF] Novak | Early, accurate diagnosis and early intervention in cerebral palsy: advances in diagnosis and treatment[END_REF]). Das gilt für die Physiotherapie (z. B. bei Kindern mit Zerebralparese), die Ergotherapie (z. B. bei Kindern mit komplexer MND), für medikamentöse Ansätze (z. B. Injektion von Botulinumtoxin bei Zerebralparese) und die neuen gentherapeutischen Ansätze bei neuromuskulären Erkrankungen (z. B. spinale Muskelatrophie, Myopathien). Eine frühe Therapie setzt eine valide frühe Diagnose voraus. Wobei "frühe Diagnose" in den ersten Lebensmonaten schon bedeutet, frühzeitig ein Bundesgesundheitsblatt -Gesundheitsforschung -Gesundheitsschutz 7 • 2020 881 erhöhtes Risiko für die Entwicklung einer später definierbaren Diagnose zu erkennen.

Im deutschen Gesundheitswesen ist eine zentrale Aufgabe der Kinder-und Jugendärzte in der Praxis, in den ersten beiden Lebensjahren mit den Untersuchungen U2 bis U7 (und natürlich darüber hinaus) Hinweise auf eine (motorische) Entwicklungsstörung frühestmöglich zu erkennen, um weitere diagnostische und therapeutische Maßnahmen in die Wege zu leiten. Die oft multiprofessionelle und interdisziplinäre differenzialdiagnostische Abklärung von Kindern mit komplexen chronischen Erkrankungen findet in Deutschland in enger Kooperation zwischen universitären Spezialambulanzen und sozialpädiatrischen Zentren (SPZ) statt.

In den letzten 30 Jahren hat sich neben der standardisierten ärztlichen Untersuchung die systematische Beobachtung der Spontanmotorik des zufriedenen Säuglings zur Früherkennung einer auffälligen motorischen Entwicklung etabliert [START_REF] Prechtl | Qualitative changes of spontaneous movements in fetus and preterm infant are a marker of neurological dysfunction[END_REF]. Hierbei stellt die Beurteilung sog. General Movements (GM) eine herausragende Neuerung dar. Als GM werden spontane Bewegungen bezeichnet, die beim Fetus bereits um die 9. Schwangerschaftswoche zu beobachten sind und bis zur Entwicklung zielgerichteter Motorik in einem Alter von 4-5 Monaten nach dem errechneten Geburtstermin auftreten [START_REF] Prechtl | An early marker for neurological deficits after perinatal brain lesions[END_REF]. Die Beurteilung der GM erfolgt insbesondere in der 8.-18. Lebenswoche nach errechnetem Geburtstermin (Zeitfenster der U4), einem Alter, in dem beim wachen, gesunden Kind die sogenannten Fidgety Movements auftreten (spezifische fortwährende Bewegungen mit kleiner Amplitude). Die Untersuchung erfolgt mithilfe eines mindestens 3-minütigen Videos des zufriedenen, wachen Säuglings ohne Ablenkung oder Interaktion. Die Analyse der General Movements (GMA) hat einen hohen prädiktiven Wert für die spätere Entwicklung einer Bewegungsstörung, wie zum Beispiel einer Zerebralparese [START_REF] Hadders-Algra | General movements: a window for early identification of children at high risk for developmental disorders[END_REF][START_REF] Einspieler | Early markers for cerebral palsy: Insights from the assessment of general movements[END_REF][START_REF] Bosanquet | A systematic review of tests to predict cerebral palsy in young children[END_REF]. Überdies konnte gezeigt werden, dass Auffälligkeiten der GM im Säuglingsalter mit dem späteren Auftreten einer MND sowie neuropsychiatrischer Entwicklungsstörungen (ADHS oder aggressive Verhaltensweisen) korreliert [START_REF] Hadders-Algra | Quality of general movements in infancy is related to neurological dysfunction, ADHD, and aggressive behaviour[END_REF].

Die GMA ist somit ein wertvolles Werkzeug bei der Untersuchung junger Säuglinge, das mit hoher Sensitivität und Spezifität die spätere Entwicklung motorischer und neuropsychologischer Störungen erkennen lässt. Die zuverlässige Bewertung der GM ist allerdings mit einem großen personellen Aufwand verbunden. Die Bewertung der GM erfolgt an einem 3-bis 5-minütigen Video für jeden Patienten nachträglich zum geplanten Arzttermin. Voraussetzung für eine verlässliche GMA ist die Teilnahme der Untersuchenden an kostenpflichtigen Schulungs-und Auffrischungskursen sowie die fortlaufende selbstständige Bewertung zahlreicher GM-Videos, um die Bewertungsqualität aufrechtzuhalten. Dies erklärt, warum die GMA bisher noch nicht als breites Screeninginstrument in der kinderärztlichen Vorsorge etabliert werden konnte.

Automatisierte Bewegungsanalyse im Säuglingsalter

In den letzten Jahren haben sowohl technische als auch methodische Innovationen dazu geführt, dass menschliche Bewegungen detailliert mit Sensoren erfasst und somit quantifiziert werden können. Dies schuf die Grundlage für eine Vielzahl von Forschungsarbeiten zur automatisierten Bewegungsanalyse [START_REF] Marcroft | Movement recognition technology as a method of assessing spontaneous general movements in high risk infants[END_REF] 

Analysis of motor development within the first year of life: 3-D motion tracking without markers for early detection of developmental disorders

Abstract

Children with motor development disorders benefit greatly from early interventions. An early diagnosis in pediatric preventive care (U2-U5) can be improved by automated screening. Current approaches to automated motion analysis, however, are expensive, require lots of technical support, and cannot be used in broad clinical application. Here we present an inexpensive, marker-free video analysis tool (KineMAT) for infants, which digitizes 3-D movements of the entire body over time allowing automated analysis in the future. Three-minute video sequences of spontaneously moving infants were recorded with a commercially available depth-imaging camera and aligned with a virtual infant body model (SMIL model). The virtual image generated allows any measurements to be carried out in 3-D with high precision. We demonstrate seven infants with different diagnoses. A selection of possible movement parameters was quantified and aligned with diagnosis-specific movement characteristics. KineMAT and the SMIL model allow reliable, three-dimensional measurements of spontaneous activity in infants with a very low error rate. Based on machine-learning algorithms, KineMAT can be trained to automatically recognize pathological spontaneous motor skills. It is inexpensive and easy to use and can be developed into a screening tool for preventive care for children. 

Keywords

Bewegungserfassung mit 3-D-Körpermodell

Der KineMAT nutzt Methoden der Bildverarbeitung, um aus den 3-D-Aufnahmen der Tiefenbildkamera Bewegungsinformationen zu extrahieren.

Die Einführung der Tiefenbildkamera Microsoft Kinect für die Spielkonsole Xbox sorgte dafür, dass Tiefenbildkameras für einen erschwinglichen Preis einem breiten Publikum zugänglich wurden. Das integrierte Körpertracking [START_REF] Shotton | Real-time human pose recognition in parts from single depth images[END_REF], ursprünglich zur Steuerung von Videospielen entwickelt, wurde schnell von klinischen Forschern adaptiert [START_REF] Morrison | Vision-based body tracking: turning Kinect into a clinical tool[END_REF]. Dieses wie auch andere aktuelle Verfahren zur Körperposenschätzung in Tiefen-oder Farbbildern bedient sich Methoden des maschinellen Lernens [START_REF] Cao | Realtime multi-person 2D pose estimation using part affnity fields[END_REF]. Dabei wird aus Hunderttausenden bis Millionen annotierten Bildern, d. h. Bildern, in denen die tatsächlichen Körperposen der abgebildeten Menschen markiert sind, "gelernt", die Pose von Menschen in neuen Bildern vorherzusagen. Für Säuglinge sind solche Datensätze nicht verfügbar.

Eine andere Herangehensweise ist die Verwendung eines 3-D-Körpermodells zum Körpertracking in RGB-D-Sequenzen [START_REF] Bogo | Detailed full-body reconstructions of moving people from monocular RGB-D sequences[END_REF]. Für Erwachsene existieren mehrere solcher 3-D-Modelle, [START_REF] Anguelov | SCAPE : shape completion and animation of people[END_REF][START_REF] Loper | Smpl: a skinned multi-person linear model[END_REF] nicht jedoch für Säuglinge. Dies veranlasste uns, ein 3-D-Oberflächenmodell eines Säuglingskörpers (Skinned Multi-infant Linear Model, SMIL-Modell [START_REF] Hesse | Learning and tracking the 3D body shape of freely moving infants from RGB-D sequences[END_REF]) zu entwickeln, dessen Form und Körperpose durch Parameter modifiziert werden können. Dadurch kann das virtuelle Modell so in die aufgenommenen 3-D-Daten eingepasst werden, dass es möglichst exakt den echten Säugling imitiert (. Abb. 1b und 2). Das Körpermodell ermöglicht beliebige Messungen in 3-D, z. B. von Gelenkwinkeln, Positionen von Gelenken oder beliebigen Punkten des Körpers, aber auch von Geschwindigkeiten und Beschleunigungen [START_REF] Hesse | Learning and tracking the 3D body shape of freely moving infants from RGB-D sequences[END_REF].

Im Folgenden werden 14 objektive Bewegungsparameter aus dem SMIL-Modell extrahiert, welche die Bewegungscharakteristika der 7 Patienten mit unterschiedlichen Diagnosen quantifizieren: 

Diskussion

Die Analyse der Spontanmotorik im frühen Säuglingsalter (vor dem Erwerb der Willkürmotorik) steht im Kontrast zu der in der Breite etablierten Bewegungsanalyse bei kranken und gesunden Kindern und Erwachsenen. Qualitative Bewegungsparameter, wie Komplexität und Variation der unbeeinflussten Spontanaktivität des zufriedenen Säuglings, sind in den ersten 4 Lebensmonaten ein Indikator für die Integrität des gesamten zentralen Nervensystems und ermöglichen dem erfahrenen Beobachter eine Beurtei-lung über mögliche Frühsymptome einer nicht normalen Entwicklung [START_REF] Hadders-Algra | Early human motor development: from variation to the ability to vary and adapt[END_REF][START_REF] Hadders-Algra | Neural substrate and clinical significance of general movements: an update[END_REF]. Die videobasierte Bewegungsanalyse im frühen Säuglingsalter bietet die Möglichkeit einer Früherkennung atypischer motorischer Entwicklung. Als Goldstandard gilt bisher die General-Movement-Analyse (GMA) anhand herkömmlich aufgezeichneter Farbvideosequenzen durch menschliche Experten. Die GMA ist für die Früherkennung der häufigsten zentralen Bewegungsstörung im Kindesalter (Zerebralparese) im wissenschaftlichen Kontext etabliert [START_REF] Novak | Early, accurate diagnosis and early intervention in cerebral palsy: advances in diagnosis and treatment[END_REF], ist jedoch als Screeninginstrument ungeeignet.

In der hiesigen Arbeit stellen wir ein System zur Bewegungsanalyse vor (Ki-neMAT), mit dem aus herkömmlichen RGB-D-Videosequenzen, ohne Verwendung von am Säugling befestigten Mar-Bundesgesundheitsblatt -Gesundheitsforschung -Gesundheitsschutz 7 • 2020 887 kern, ein virtuelles Abbild des sich bewegenden Säuglingskörpers erstellt werden kann. Neben dem geringen Kostenaufwand (herkömmliche RGB-D-Videokamera, Notebook, KineMAT-Software) zeichnet sich der KineMAT durch seine den bisher entwickelten Methoden gegenüber überlegene Präzision in der korrekten Erfassung der Spontanbewegung über die Aufnahmezeit aus. Bereits 2019 konnten wir zeigen, dass in 98,8 % der Zeit die Bewegungen des SMIL-Motion-Videos mit dem konventionellen Farbvideo übereinstimmen [START_REF] Hesse | Learning and tracking the 3D body shape of freely moving infants from RGB-D sequences[END_REF].

Wir beschreiben an 7 Säuglingen mit unterschiedlicher Diagnose exemplarisch das breite Anwendungspotenzial. Der KineMAT mit dem SMIL-Modell ist in der Lage, diagnosetypische Bewegungscharakteristika bei Kindern bis zu einem Alter von bis zu 10 Lebensmonaten abzubilden: Die flüssige, kontinuierliche, aber beinbetonte Bewegungsaktivität des gesunden Säuglings wird dabei genauso gut herausgearbeitet wie entwicklungsneurologisch deutliche Auffälligkeiten, exemplarisch gezeigt an einer reduzierten globalen Aktivität (Patienten CP, SMA, T21), an der Haltungsasymmetrie (SLO, HMSN) und einer Nackenoder proximal betonten Muskelschwäche (SLO, SMA).

Die hier vorgestellten 14 Bewegungsparameter können auf den ersten Eindruck redundant erscheinen. Während die zurückgelegte Wegstrecke in cm/min mit dem prozentualen Anteil an Bewegungsaktivität während des Aufzeichnungszeitraumes sehr stark korreliert, zeigen sich doch feine Unterschiede zwischen beiden Parametern, welche für eine Variation in der Bewegungsgeschwindigkeit der einzelnen Extremitäten unabhängig voneinander spricht (z. B. bei den unteren Extremitäten des FG-Patienten, . Abb. 4a, b). Eindeutiger ist der Unterschied zwischen Wegstrecke und abgedecktem Volumen (. Abb. 4b, c). Das komplexe Bewegungsmuster beider Beine bei dem gesunden Säugling wird über das Volumen besser abgebildet als über die zurückgelegte Wegstrecke. Bei dem FG-Säugling zeigt sich im Gegensatz zum gesunden Säugling trotz hohen Aktivitätsniveaus und großer zurückgelegter Wegstrecke ein im Ver-hältnis kleines abgedecktes Volumen im Raum über den Aufzeichnungszeitraum. Dies spricht für eine deutlich geringere Komplexität und Variation in der Spontanaktivität bei dem FG-Säugling im Gegensatz zu dem gesunden Säugling. Komplexität und Variation sind neben dem Vorhandensein von Fidgety Movements die relevanten Merkmale zur qualitativen Bewertung in der konventionellen GMA [START_REF] Hadders-Algra | Neural substrate and clinical significance of general movements: an update[END_REF]. Im Gegensatz zum gesunden Säugling hat dies bei dem FG-Säugling entsprechend zu der GMA-Bewertung "mildly abnormal" durch den menschlichen Experten geführt. Auch wenn bei dem FG-Säugling keine eindeutige zentrale Bewegungsstörung vorliegt, muss im Verlauf seiner Entwicklung kontrolliert werden, ob er z. B. eine MND oder ein ADHS entwickeln wird. Da das klinische Follow-up zu den präsentierten Beispielpatienten noch nicht lang genug ist, ist hierüber noch keine abschließende Aussage möglich. Unbestritten gehört der FG-Säugling aber zu einer Risikopopulation, welche einer engmaschigen entwicklungsneurologischen Nachsorge bis zur Einschulung und darüber hinaus bedarf.

Außerhalb der hier dargestellten Möglichkeiten zum Bewegungstracking haben wir bereits weitere Erfahrungen mit dem KineMAT gemacht: [START_REF] Tacke | Developmental neurology-networked medicine and new perspectives[END_REF][START_REF] Schroeder | General movement assessment from videos of computed 3D infant body models is equally effective compared to conventional RGB video rating[END_REF][START_REF] Hesse | Markerless motion analysis for early detection of infantile movement disorders. EMBEC & NBC[END_REF]. 

Einhaltung ethischer Richtlinien

  Abb. 1 9 aUntersuchungsaufbau; Laptop verbunden miteinerKinect-1.0-RGB--D-Kamera (Microsoft, Redmond, WA, USA); b Oberflächenrelief des aufgezeichneten Tiefenbildes überlagert mit computergeneriertem, an das Oberflächenrelief angepasstem Skinned Multi-infant Linear Model (SMIL-Modell, hier grün dargestellt) als Datengrundlage für die Bewegungsanalyse

Patient "SMA": 39 Abb. 4 8 a

 398 Abb.[START_REF] Hadders-Algra | Early diagnosis and early intervention in cerebral palsy[END_REF] 8 a Anteil an Aktivität über den Untersuchungszeitraum nach Extremitäten aufgeschlüsselt. Die Patienten FG und SLO zeigeneine rege Spontanmotorik (>20 %derAufnahmezeit).BeidenPatientenGesund,FGundSLO liegtwährenddes Aufnahmezeitraums eine beinbetonte, bei Patienten FG und HMSN eine linksseitig betonte, bei Patienten SLO und CP eine rechtsseitig betonte Aktivität vor. Patient SMA zeigt eine deutlich reduzierte Spontanmotorik, es wurde keine Beinaktivität registriert. b Zurückgelegte Wegstrecke im Raum. Bei Patient HMSN und CP ist im Vergleich zur Aktivitätsaufzeichnung ein geringerer Seitenunterschied zu sehen. Die linken Körperseiten der beiden Patienten wurden zwar insgesamt weniger bewegt, die erzielte Wegstrecke war dabei jedoch vergleichbar. Bei Patient SMA ist hierbei auch für die Beine eine Aktivität aufgezeichnet, wenn auch deutlich reduziert. c Abgedecktes Volumen im Raum. Interessant hier ist, dass die sehr fahrigen Bewegungen und das Kreiseln von Patient T21 deutlich erkennbar sind. d Kopfbewegungüber den Aufnahmezeitraum. Patient Gesund dreht seinen Kopf im Durchschnitt 14-mal pro Minute um ±20°Mittelposition. Patient CP zeigt mehr als doppelt so viele Kopfdrehungen in gleicher Zeit, jedoch von deutlich reduziertem Ausmaß. Die Patienten SLO und SMA können aufgrund einer deutlichen muskulären Schwäche im Rumpf-Nacken-Bereich den Kopf kaum selbstständig drehen. Patient T21 dreht den Kopf häufig und mit großem Rotationswinkel zu beiden Seiten. FG Frühgeborenes, SLO Smith-Lemli-Opitz-Syndrom, HMSN Hereditäre motorischsensorische Neuropathie, CP Zerebralparese, SMA Spinale Muskelatrophie, T21 Trisomie 21

  Interessenkonflikt. C. Parisi, N. Hesse, U. Tacke, S. Pujades Rocamora, A. Blaschek, M. Hadders-Algra, F. Heinen, W. Müller-Felber und A. S.Schroeder geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht. M. J. Black ist Mitgründer und Investor bei Meshcapade GmbH, die eine Kommerzialisierung der Bewegungsanalyse im Säuglingsalter betreibt. Alle beschriebenen Untersuchungen am Menschen oder an menschlichem Gewebe wurden mit Zustimmung der zuständigen Ethikkommission, im Einklang mit nationalem Recht sowie gemäß der Deklaration von Helsinki von 1975 (in der aktuellen, überarbeiteten Fassung) durchgeführt. Vor Beginn der Datenerhebung hat die Ethikkommission der Ludwig-Maximilians-Universität München der Studie ein positives Votum erteilt (Projekt Nr. 454-16). Vor Beginn der Videoaufzeichnung wurde das schriftliche Einverständnis der Eltern eingeholt. Open Access. Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen.Bundesgesundheitsblatt -Gesundheitsforschung -Gesundheitsschutz 7 • 2020889 

  

  

  

Zusammenfassung • Abstract Analyse der Spontanmotorik im 1. Lebensjahr: Markerlose 3-D- Bewegungserfassung zur Früherkennung von Entwicklungsstörungen

  

	. Übergeordnetes Ziel dieser Systeme		
	sind das kontinuierliche Erfassen, Klas-		
	sifizieren und Bewerten von Bewegung		
	sowie das Erkennen krankhafter Bewe-		
	gungsmuster. Zur Bewegungserfassung		
	wird eine große Bandbreite an Senso-		
	ren eingesetzt, z. B. an den Extremitäten angebrachte Beschleunigungssensoren oder elektromagnetische Sensoren. Für die Aufzeichnung werden verschiede-	Zusammenfassung Kinder mit motorischer Entwicklungsstörung profitieren von einer frühen Entwicklungs-förderung. Eine frühe Diagnosestellung	gebracht. Das so erzeugte virtuelle Abbild erlaubt es, beliebige Messungen in 3-D mit hoher Präzision durchzuführen. Eine Auswahl
	ne Kamerasysteme verwendet. Um das	in der kinderärztlichen Vorsorge (U2-U5)	möglicher Bewegungsparameter wird mit dia-
	bildbasierte Tracking von Bewegungen zu vereinfachen, werden oft Ansätze mit Markern verwendet, d. h., der zu erfassenden Person werden reflektieren-	kann durch ein automatisiertes Screening verbessert werden. Bisherige Ansätze einer automatisierten Bewegungsanalyse sind jedoch teuer und aufwendig und nicht in der Breite anwendbar. In diesem Beitrag soll ein	gnosespezifischen Bewegungsauffälligkeiten zusammengeführt. Der KineMAT und das SMIL-Modell erlauben eine zuverlässige, dreidimensionale Messung der Spontanaktivität bei Säuglingen mit
	de Marker auf vordefinierte Stellen des	neues System zur Videoanalyse, das Kinematic	einer sehr niedrigen Fehlerrate. Basierend
	Körpers geklebt. Diese können dann in Bildern von einer oder mehreren Kameras verfolgt werden, um so die Be-wegungen der relevanten Körperteile zu	Motion Analysis Tool (KineMAT) vorgestellt werden. Es kann bei Säuglingen angewendet werden und kommt ohne Körpermarker aus. Die Methode wird anhand von 7 Patienten mit unterschiedlichen Diagnosen demonstriert.	auf maschinellen Lernalgorithmen kann der KineMAT trainiert werden, pathologische Spontanmotorik automatisiert zu erkennen. Er ist kostengünstig und einfach anzuwenden und soll als Screeninginstrument für die
	messen. Trotz der i. d. R. hohen Genauig-	Mit einer kommerziell erhältlichen Tiefen-	kinderärztliche Vorsorge weiterentwickelt
	keit sind diese Systeme für die Erfassung	bildkamera (RGB-D[Red-Green-Blue-Depth]-	werden.
	von Säuglingsbewegungen nur einge-schränkt geeignet, da eine über längere Zeit anhaltende exakte Positionierung	Kamera) werden 3-minütige Videosequenzen von sich spontan bewegenden Säuglingen aufgenommen und mit einem virtuellen Säuglingskörpermodell (SMIL[Skinned Multi-	Schlüsselwörter Markerlose Bewegungsanalyse • Tiefenbild-kamera • Automatisierte Früherkennung •
	der Marker an einem sich bewegen-	infant Linear]-Modell) in Übereinstimmung	Motorische Entwicklung • Säugling
	den Säugling schwierig ist und durch		
	die Marker selbst möglicherweise feine		
	Bewegungsabläufe der Kinder gestört		
	werden können (Vor-und Nachteile der		
	jeweiligen Methode siehe . Tab. 1). Ei-		
	ne automatisierte Bewegungsanalyse im		
	frühen Säuglingsalter ist daher bislang		
	nicht als Screeningmethode etabliert.		
	Seit 2014 haben die Autoren in ei-		
	ner Kooperation zwischen Klinikern,		
	dem Fraunhofer-Institut für Optronik,		
	Systemtechnik und Bildauswertung in		
	Ettlingen (Arbeitsgruppe Dr. Michael		
	Arens) sowie dem Max-Planck-Institut		
	für Intelligente Systeme, Standort Tü-		
	bingen (Arbeitsgruppe Prof. Michael J.		
	Black), ein Verfahren zur Videoanalyse		
	entwickelt (Kinematic Motion Analy-		
	sis Tool, KineMAT; . Abb. 1), welches		
	ohne Zuhilfenahme von Markern die		
	3-D-Bewegungen des gesamten Körpers		
	eines Säuglings über die Zeit erfasst.		
	Bisherige Analysen zeigen, dass der Ki-		
	neMAT die Bewegungen sehr akkurat		
	und zuverlässig misst [14, 15].		
	Im Folgenden sollen die Möglich-		
	keiten des entwickelten Verfahrens zur		
	Bewegungsanalyse für Säuglinge (Kine-		

  CHOP INTEND The Children's Hospital of Philadelphia Infant Test of Neuromuscular Disorders, IVH intraventrikuläre Hämorrhagie, PVL periventrikuläre Leukomalazie, SSW Schwangerschaftswochen, APGAR-Score benannt nach Virginia Apgar zur standardisierten Dokumentation des Vitalzustandes eines Neugeborenen in den Lebensminuten 1-5-10, NspH Nabelschnur-pH

	Tab. 2 Patientenspezifische Charakteristika	
	Diagnose	Alter bei Video-	Relevante klinische Befunde
		aufnahme	
	Gesund	13 Wochen	Frühgeborenes der 35. SSW (APGAR 9/10/10, NspH 7.3). Z. n. Hyperbilirubinämie. Unauffällige
			Schädelsonografie. Nach initial leichter Vorzugshaltung nach links, neurologische Entwicklung
			im Verlauf unauffällig
	Frühgeborenes (FG)	Korrigiert	Extremes Frühgeborenes der 26. SSW, IVH-Grad 2 bds., Z. n. Sepsis, moderate BPD, Z. n. mehr-
		12 Wochen	maligen Operationen (Ductusligatur, Herniotomie bds., Ileostomaanlage und -rückverlagerung)
	Smith-Lemli-Opitz-Syndrom	16 Wochen	Reifgeboren, globale Entwicklungsstörung, muskuläre Hypotonie, Gedeihstörung, Mikrozepha-
	(SLO)		lie, Dysphagie
			Z. n. Pylorotomie bei hypertropher Pylorusstenose
	Hereditäre motorisch-sen-	34 Wochen	Reifgeboren, Stimmbandparese bds., Z. n. Tracheotomie, muskuläre Hypotonie, statomotori-
	sorische Neuropathie, Typ 3		sche Retardierung
	(HMSN)		
	Zerebralparese (CP)	Korrigiert	Extremes Frühgeborenes der 24. SSW, Z. n. IVH Grad 3 bds. mit Parenchymbeteiligung und PVL,
		13 Wochen	Z. n. zweimaliger Sepsis. Im Verlauf rechtsbetonte dyskinetisch-spastische Zerebralparese
	Spinale Muskelatrophie Typ 1	39 Wochen	Reifgeboren, Verlust des Strampelns mit 4 Monaten, Kraftminderung der Arme mit 5 Monaten.
	(SMA)		Kognitive Entwicklung unauffällig. CHOP-INTEND-Sore 26
	Trisomie 21 (T21)	25 Wochen	Reifgeboren, pränatale Diagnose Trisomie 21. Globale Entwicklungsverzögerung. Z. n. operati-
			ver Versorgung einer Duodenalstenose
	BPD bronchopulmonale Dysplasie,		

PD Dr. med. A. Sebastian Schroeder

  Diese kann dann im Rahmen der kinderärztlichen Vorsorge bei Säuglingen als Screeninginstrument eingesetzt werden. Darüber kann aber auch in der klinischen Routine oder bei wissenschaftlichen Fragestellungen die Spontanmotorik im Säuglingsalter quantifiziert werden. Der größte Vorteil des KineMAT und SMIL-Modells im Vergleich zu allen anderen etablierten Methoden sind der geringe materielle Aufwand (kostengünstig) und der Wegfall von Markern (einfach anzuwenden, signifikante Reduktion von zeitlichem Aufwand und Ausschluss von zusätzlichen Fehlerquellen) bei in höchstem Maße zuverlässigem Körpertracking. Dr. von Haunersches Kinderspital, iSPZ Hauner, Klinikum der Universität München, Kinderklinik und Kinderpoliklinik Lindwurmstr. 4, 80337 München, Deutschland Sebastian.Schroeder@med.uni-muenchen.de Funding. Open Access funding provided by Projekt DEAL.

	en (Sensitivität, Spezifität, positiver prä-	automatisierte GMA mit hoher Sensiti-	unterschiedlichen Schweregrades
	diktiver Wert und negativer prädiktiver	vität und Spezifität für den breiten Ein-	und Alters konnten wir feststellen,
	Wert). Nur dann bietet der KineMAT	satz in der kinderärztlichen Vorsorge er-	dass bestimmte, den ganzen Körper
	dem Kinderarzt einen wertvollen Zusatz-	möglicht. Der wichtigste nächste Schritt	erfassende Bewegungsparameter sehr
	nutzen. Hierfür sind Langzeitstudien er-	ist die Erweiterung der Datengrundla-	hoch mit dem Ergebnis des Children's
	forderlich, welche die Bewertung der Be-	ge, um mithilfe maschinellen Lernens	Hospital of Philadelphia Infant Test of
	wegungsanalyse mit der neuropsycholo-	den KineMAT für eine automatisierte	Neuromuscular Disorders (CHOP-
	gischen Entwicklung bis zum Schulein-	Dateninterpretation zu trainieren. Das	INTEND-Score; klinischer Goldstan-
	tritt untersuchen.	Training kann hierbei auf zwei Ansät-	dard zur Beurteilung der Schwere
	Eine weitere Limitation ist derzeit	zen basieren: (1) Bewertung pathologi-	der Parese) korrelieren. Auch bei
	die noch eingeschränkte Datengrund-	scher versus nichtpathologischer Bewe-	Zweifachuntersuchungen der glei-
	lage. Die hier beispielhaft aufgeführten	gung basierend auf durch Spezialisten	chen Patienten konnten wir eine
	14 Bewegungsparameter vergleichen 7 Patienten, ohne die "physiologische Streuung" der Spontanmotorik bisher zu kennen. Welche Bewegungsparame-ter ein typisches von einem atypischen Bewegungsmuster bestmöglich unter-scheidet, muss weiter analysiert werden. Um eine ausreichende Datengrund-lage für maschinelles Lernen anhand gesunder Säuglinge im 1. Lebensjahr zu generieren, planen wir daher eine weitere umfassende Datenerhebung an einem größeren gesunden Kollektiv. Auch systematische Test-Retest-Unter-suchungen über ein kurzes Zeitintervall liegen noch nicht vor und müssen er-folgen, um zu prüfen, wie zuverlässig einzelne Messungen den Patienten abbil-den. Wichtig ist, bei jeder Aufnahme auf ein standardisiertes Aufnahmesetting zu achten. Vigilanz, Stimmung, interner oder externer Stress etc. müssen bei der Interpretation des Bewegungsmusters berücksichtigt werden. Ob eine präzisere Früherkennung ver-schiedener Diagnosen möglich sein wird, erscheint mit den hier vorliegenden hete-rogenen Beispielpatienten denkbar, muss aber im Weiteren detailliert untersucht werden. Hierfür konnten bereits mehr als 500 Patientenvideos in unserem Zen-trum vorwiegend mit "nicht normaler" Entwicklung ihrer Spontanmotorik auf-gezeichnet werden. Perspektive Der KineMAT bietet mit dem SMIL-Mo-dell eine geeignete Grundlage zur An-	4 An einem Risikokollektiv von 29 Säuglingen zwischen korrigiert 8-18 Wochen haben wir mithilfe des KineMAT und des SMIL-Modells virtuelle Bewegungsvideos (SMIL-Motion-Videos) erstellt und mit dem konventionellen RGB-Farbvideo ver-glichen. Dabei wurden alle Videos verblindet und randomisiert durch einen klinischen Experten mittels GMA ausgewertet. Es zeigte sich, dass die GMA anhand des SMIL-Motion-Videos der konventionellen GMA auf Basis des normalen Farbvi-deos ebenbürtig ist und sogar feinste für das Entwicklungsalter typische Bewegungen (Fidgety Movements) sicher erfasst [15]. vorgegebenen Bewegungskriterien und (2) automatisierte Bewertung mit ma-schinellem Lernen ohne vorherige Ein-schränkung der Interpretationsmöglich-keiten der Bewegungsdaten. Letzteres hat den Vorteil, dass keine menschlich vor-gegebenen Bewegungsparameter ausge-wertet werden, welche möglicherweise die Pathologie des Patienten nicht aus-reichend präzise abbilden. Dieser Ansatz erfordert im Säuglingsalter mit einer sehr dynamischen motorischen Entwicklung eine ausreichend große Datengrundlage. Zusammenfassung Die hiesige Arbeit dient der Veranschau-lichung eines nun für weitere Analysen zur Verfügung stehenden Bewegungs-analyseinstruments. Der hier vorgestellte KineMAT und das SMIL-Modell ermög-lichen eine akkurate Erfassung der 3-D-Spontanbewegung des gesamten Kör-pers eines Säuglings. Anhand von 7 Patienten zeigten wir an wenigen ex-emplarischen Bewegungsparametern, wie die Charakteristika unterschied-licher klinischer Diagnosen objektiv erfasst werden können. Die erfassten Bewegungen werden die Grundlage für die Entwicklung einer automatisierten Bewegungsanalyse im frühen Säuglings-alter bilden, basierend auf maschinellen Lernalgorithmen. Ziel ist es, ein mar-kerloses Analysegerät zu entwickeln, welches mit hoher Zuverlässigkeit eine Unterscheidung zwischen "normaler" versus "nichtnormaler Spontanmoto-rik" ermöglicht. Korrespondenzadresse gute Übereinstimmung zwischen den beiden Untersuchungszeitpunkten pro Patient feststellen (Blaschek et al., in Preparation). Limitationen In der aktuellen Entwicklungsstufe ist der KineMAT kein fertiges Analysein-strument für den breiten klinischen Ein-satz. Die Erfassung der Bewegungen ist noch rechenintensiv und damit (bisher) nicht in Echtzeit möglich. Für die weitere Entwicklung der automatisierten Bewe-gungsanalyse ist es aktuell nicht zwin-gend erforderlich, dass das Ergebnis in-stantan vorliegt. Dennoch streben wir eine Beschleunigung der Verarbeitung an, da eine Echtzeitanalyse für die An-wendung in der klinischen Routine (z. B. Vorsorgeuntersuchungen U2-U5) dem betreuenden Kinderarzt eine Entschei-dungshilfe zur Überweisung in ein Zen-trum bieten würde. Eine Möglichkeit zur Beschleunigung der Analyse ist die Re-duktion der Datenqualität bzw. Bildauf-lösung. Da dies jedoch mit großer Wahr-scheinlichkeit zu einer Steigerung der Fehleranfälligkeit führt, ist eine Verein-fachung des Bewegungsmodells in der aktuellen Aufbauphase nicht prioritär. Genauigkeit und Zuverlässigkeit sind mit knapp 99 % korrekter Bewegungs-erfassung [14] sehr hoch, jedoch nicht perfekt. Es ist unklar, wie stark fehler-haft erkannte Bewegungen eine automa-tische Analyse beeinflussen würden. Es existieren jedoch Methoden zur Erken-nung und Korrektur von Fehlern im Be-
	wendung von automatisierten Lernalgo-	4 Ein weiteres Einsatzgebiet des Kine-	wegungstracking, welche wir implemen-
	rithmen an einem großen Datensatz ge-	MAT stellt die Bewegungserfassung	tieren werden [25]. Die größte Heraus-
	sunder und nicht gesunder Säuglinge.	bei Kindern mit SMA im Rahmen	forderung für den zuverlässigen Einsatz
	Ziel ist die Entwicklung einer Metho-	von klinischen Studien über die	in der kinderärztlichen Vorsorge ist der
	de zur Bewegungsanalyse, welche eine	Zeit dar. An 7 Kindern mit SMA	Nachweis bestmöglicher Testgütekriteri-