Velamed Medizintechnik

Userstory: Biomechanics and Motor Control of Human Movement an der Universität Gent

Milan Braasch — Tue, 05 May 2026 14:21:24 +0000

Structural Load & Motor Control – Forschungseinblicke aus Gent

3D Motion Capture Systeme von Qualisys, Markerless Motion Capture, mehrere 3D Kraftmessplatten von Bertec, Fußdruckplatten sowie Intertial- und Elektromyographiesysteme auf insgesamt 260m² Laborfläche sind eine beeindruckende Ausstattung mit noch beeindruckenderen Forschungsmöglichkeiten. Hier möchten wir euch kurz unseren Partner – das Department of Biomechanics and Motor Control of Human Movement der Universität Gent – sowie dessen Forschungsfelder vorstellen.

Als Teil des Fachbereichs Bewegungs- und Sportwissenschaft an der Universität Gent widmet sich das Department of Biomechanics and Motor Control of Human Movement zentralen Forschungsfragen zur Optimierung von Lernprozessen, sportlicher Leistung sowie muskulärer und struktureller Belastung.

Vorneweg geht es dabei um die Biomechanik der Fortbewegung, wie dem Belastungseinfluss beim Langstreckenlauf, Faktoren von Wechseln der Fortbewegungsart (z.B. „walk-to-run“-Übergang) sowie Wechselwirkungen zwischen Spieler, Schuh und Untergrund bei schnellen Richtungswechseln in Spielsportarten. Zentrales Interesse in diesen Forschungsfeldern: Die mechanische Belastung auf Muskeln und strukturellen Einheiten.

Der zweite, konsekutive Forschungsbereich ist die empirische Bestimmung von Risikofaktoren von bewegungsinduzierten Verletzungen.

Ein dritter und wiederum aufbauender Forschungsbereich liegt in der Entwicklung von Exoskeletten für beeinträchtigte, aber auch gesunde Menschen zur Reduzierung struktureller Belastung und damit auch Verringerung von Verletzungsrisiken.

Sportmedizinische Tests vor Ort zur Bestimmung der mechanischen Belastung, der Wechselwirkungen mit der Oberfläche und dadurch entstehende Verletzungsrisiken vervollständigen als viertes Feld die breite Anwendbarkeit der Ausstattung.

Zusammen ermöglichen diese vier Anwendungs- und Forschungsfelder umfassende neue Einblicke und wissenschaftliche Entdeckungen menschlicher Bewegung und deren Muster. Besonders Kinder mit Bewegungseinschränkungen, schwerem Übergewicht sowie auch Kinder mit normaler Entwicklung und auch Eliteathleten gehören dabei zur Hauptzielgruppe der Forschung.

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MR4: 2026 Spring Release

Milan Braasch — Tue, 05 May 2026 13:39:09 +0000

Das Spring-Release 2026 bringt eine Reihe neuer Funktionen sowie Verbesserungen im Workflow, die den Arbeitsalltag von Anwender*innen noch effizienter, flexibler und datengestützter machen.
Im Mittelpunkt stehen dabei die Neuheiten Golfschwunganalyse, MANUS Gloves Integration und erweiterte horizontale Sprung- und Cutting-Analyse sowie ein leistungsstärkeres vCAT, verbesserte Signal- und Streamingübertragung und erweiterte Funktionsintegrationen.

Mit diesen Weiterentwicklungen bleibt Noraxon seiner Mission treu: praxistaugliche Lösungen bereitzustellen, die in realen Umgebungen zuverlässig funktionieren, klinische wie leistungsorientierte Workflows unterstützen und die analytische Tiefe von MR4 nachhaltig stärken.

Im Folgenden findest du einen kompakten Überblick über die wichtigsten Neuerungen dieses Releases.

Download MR4 Update

4 Sensoren Golfschwung-Analyse

Vereinfachte Golfschwung-Analyse mit automatischer Phasenerkennung

MR umfasst nun einen speziellen Workflow zur Analyse des Golfschwungs, der vier IMU-Sensoren nutzt. Das System erkennt Schwungphasen automatisch und erstellt einen Report zur kinematischen Abfolge, der Trainern und Therapeuten dabei hilft, zu beurteilen, wie sich die Energie während des Schwungs durch den Körper überträgt.

Dieser neue Workflow vereinfacht dein Setup und liefert klare Einblicke in das Timing, die Koordination und die Körperhaltung der einzelnen Phasen, wodurch ein objektiveres Feedback für das Leistungstraining und die Bewegungsoptimierung möglich ist.

Hauptfähigkeiten

Automatische Schwungphasenerkennung
Visualisierung der kinematischen Abfolge
Koordinierte Phasenzeitmessung und Analyse der Peak Velocity (Spitzengeschwindigkeit)
X-Faktor- und Haltungswinkelanalyse
Vereinfachtes Setup mithilfe einer 4-Sensor-Konfiguration

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MANUS Gloves Integration für detaillierte Hand- und Fingerkinematik

Zum Erfassen feinmotorischer Fingerbewegungen direkt in MR4

MR unterstützt nun die vollständige Integration der MANUS Gloves, wodurch detaillierte Fingerbewegungen auf dem Movi-3D-Avatar visualisiert werden können, zusammen mit Signalstreams für 20 anatomische Winkel pro Hand.

Diese Integration ermöglicht realistische Hand- und Fingeranimationen in MR und erweitert die Motion-Capture-Fähigkeiten für Anwendungen, die eine Analyse der Feinmotorik, die Beurteilung der Handkoordination oder eine immersive Bewegungsvisualisierung erfordern.

Hauptfähigkeiten

Echtzeit-Visualisierung und Signalübertragung der Fingerbewegungen
Vollständige Handanimation auf dem Movi-Avatar
Kompatibel mit MANUS Gloves System und Software
Verbesserte Visualisierung für detaillierte Motion-Capture-Szenarien

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Erweiterte horizontale Sprung- und Cuttinganalyse

Zusätzliche unterstützte Bewegungen für Sportleistungstests

MR erkennt nun auch automatisch horizontale Sprung- und Cutting-Bewegungen und erweitert damit die Analysefunktionen für Leistungssport und Rehabilitation.

Neue unterstützte Bewegungen

Weitsprung
Seitlicher Countermovement Jump
Abbremstest

Dank dieser Ergänzungen können Trainer und Therapeuten nun ein breiteres Spektrum explosiver horizontaler Bewegungen und Richtungswechsel analysieren - mithilfe derselben, aber optimierten, Arbeitsabläufe zur Sprunganalyse, die bereits in MR verfügbar sind.

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Plattform- und Workflow-Verbesserungen

Verbesserte Performance des Virtual Calibration Adjustment Tools (vCAT)

Das Virtual Calibration Adjustment Tool (vCAT) wurde erweitert und optimiert, um die User Experience und die Ergebnisse bei der Kalibrierungseinstellung zu verbessern.

Zu den Verbesserungen zählen eine optimierte Korrekturverarbeitung, erweiterte Kalibrierungsroutinen sowie Verbesserungen bei der automatischen Verarbeitung, die es einfacher machen, auch bei anspruchsvollen Mess-Setups präzise Ergebnisse zu erzielen.

Zu den Verbesserungen gehören:

Verbesserte Kompatibilität mit Korrekturen des Optimizers
Erweiterte Kalibrierungsabläufe und -Workflows
Verbesserte markerlose Frontalkorrektur für gebeugte Körperhaltungen
Automatische Erkennung von Auslösern für die markerlose Verarbeitung

Kraftverktor-Winkel als Signale

Kraftvektorwinkel können nun direkt als Signale in MR generiert werden, sodass Nutzer Veränderungen der Kraftrichtung im Zeitverlauf zusammen mit anderen biomechanischen Signalen analysieren können.

Dies ermöglicht eine eingehendere Analyse der Bewegungsmechanik bei Aktivitäten wie Springen, Richtungswechseln und Landen.

Objektsensoren in der Translation Toolbox

Die Translation Toolbox unterstützt nun Objektsensoren, wodurch Bewegungsdaten von verfolgten Geräten oder externen Objekten in biomechanische Analysen einbezogen werden können.

Dies erweitert die Möglichkeiten zur Analyse von Interaktionen zwischen Probanden und Objekten sowie der Bewegungskoordination.

EMG-Streaming via UDP während der Wiedergabe

EMG-Daten können nun während der Wiedergabe über UDP gestreamt werden, sodass zuvor aufgezeichnete Daten an externe Softwares wie Visualisierungs-Engines oder benutzerdefinierte Analysetools übertragen werden können.

Vereinfachte Signalüberlagerung in Kurven-Reports

Die Elemente des Kurven-Reports unterstützen nun die vereinfachte Überlagerung mehrerer Signale in einem einzigen Diagramm, wodurch sich biomechanische Signale in den Reports direkter und leichter vergleichen lassen.

Vermeidung von Dopplungen in gemeinsam genutzten Datenbanken

MR enthält nun Sicherheitsvorkehrungen, die verhindern, dass bei der Arbeit mit gemeinsam genutzten Datenbanken doppelte Datensätze einzelner Personen/Messungen erstellt werden.

Diese Verbesserung trägt dazu bei, die Datenbestände übersichtlicher zu halten, und verringert den Verwaltungsaufwand bei der Verwaltung von Mehrbenutzerumgebungen.

Phasenauswahl für Winkelkoordinations-Reports

Mit den Elementen des Winkelkoordinationsberichts können Benutzer nun den im Bericht verwendeten Analysezeitraum auswählen, was eine größere Flexibilität bei der Auswertung von Koordinationsmustern in verschiedenen Bewegungsphasen ermöglicht.

Vermeidung von Dopplungen in gemeinsam genutzten Datenbanken

Die Arbeitsabläufe für die Sprung- und Schnittanalyse integrieren nun die Vorkontaktphase direkt in die Definition des Sprunganalysezeitraums und behandeln sie als Teil der einheitlichen Sprungaktivität. Auf diese Weise können Benutzer die Daten der Vorkontaktphase nahtlos zusammen mit allen anderen Phasen einsehen – was die Übersichtlichkeit des zeitlichen Kontexts verbessert, die Interpretation der Gesamtbewegung erleichtert und sicherstellt, dass die gesamte Sprungsequenz in allen Analysemodi verfügbar ist.

Das Herbst-Release 2025 setzt unsere Mission fort, MR4 flexibler, leistungsfähiger und praxisnaher zu gestalten – passend zu den realen Herausforderungen der menschlichen Bewegungsanalyse. Wir freuen uns auf Ihr Feedback, insbesondere zur vCAT-BETA, während wir die Zukunft von Motion Capture und Performance-Analytik weiterentwickeln.

Klicke hier, um zu checken, ob du das Update herunterladen kannst.

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Userstory BG Klinik Ludwigshafen: 10 Jahre Motoriklabor

Milan Braasch — Thu, 02 Apr 2026 12:04:24 +0000

10 Jahre Mortoriklabor - Userstory aus Ludwigshafen am Rhein

Letzte Woche durfte Velamed, in Form von Christian Lersch und Milan Braasch, an der Jubiläumsfeier des Motoriklabors teilnehmen. Die BG Klinik Ludwigshafen lud zum Empfang mit Getränken ein und bereitete einige spannende Einblicke in die jüngste biomechanische Entwicklung vor. Natürlich hat Chris es sich nicht nehmen lassen, ebenfalls einen kurzen Vortrag zu halten - über die Geschichte und Meilensteine der Biomechanik hin zur ihrer Zukunft. Dabei hob Chris besonders das Markerless Tracking als zukünftig besonders relevant heraus.

Die Geschichte des Motoriklabors der BG Klinik in Ludwigshafen begann vor 10 Jahren in enger Kooperation mit Velamed. Als Ausstatter und Laborplaner haben wir das Labor fit für seinen Einsatz gemacht. Auch innerhalb dieser 10 Jahre blieb der gegenseitige Austausch nicht aus, sodass wir gerade bei Softwareupdates dem Motoriklabor zur Seite standen und wir andersherum auch Einblicke aus der Praxisanwendung gewinnen konnten. Ausgestattet mit 16 Qualysis Motion Capture Kameras, zwei Bertec 3D Kraftmessplatten, Noraxon EMG-Systemen, Zebris Druckverteilungs-Messplatten und Laufband könnte dieses Labor so manche Bewegungswissenschaftler neidisch machen. Dabei kann je nach Technologie - und nach Vorliebe oder Tageslaune des Testers - dual gesteuert werden, über Noraxon MR oder den Qualysis Track Manager.
Der Fokus des Labors liegt auf der Ganganalyse - und das natürlich aus gutem Grund. Gerade in der klinischen Diagnose ist der Gang ein starker Prädiktor für den allgemeinen Gesundheitszustand. Mit ergänzender Pedobarographie oder Sprunganalysen kann dann wirklich keiner mehr annehmen, dass dem Motorik-Team irgendetwas entginge.

Wir blicken auf eine schöne Jubiläumsfeier zurück und bedanken uns beim Motoriklabor-Team und besonders bei Dr. Ursula Trinler für die Einladung und Organisation sowie bei Ozan für das umfangreiche Demonstrieren des Labors! Auf bald!

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Projektstart erfolgreich: Erstes Konsortialtreffen zum Innovationsprojekt „SmartPODS“

Milan Braasch — Mon, 16 Mar 2026 09:51:46 +0000

SmartPODS - tragbares Decision-Support-System für die Orthopädie

Im EFRE-geförderten Forschungsprojekt SmartPODS - kurz für Smart Portable Orthopaedic Decision Support - arbeitet Velamed zusammen mit der Klinik für Orthopädie, Unfallchirurgie und Wiederherstellungschirurgie des St. Marien-Hospitals Mülheim an der Ruhr (SMH) und des Philippusstifts Essen, der Universität Duisburg‑Essen sowie den Firmen imess und TissueFlow daran, ein digitales System der Entscheidungshilfe für klinisches Personal zu entwickeln, dass mittels innovativer Analyseverfahren objektive Daten von Orthopädiepatienten auswertet. Gerade im Hinblick auf den demographischen Wandel soll das Projekt zukünftig eine Schlüsselrolle in der Gesundheitsvorsorge spielen.

Pressemitteilung

Projektstart erfolgreich: Erstes Konsortialtreffen zum Innovationsprojekt „SmartPODS“

Mit dem ersten gemeinsamen Treffen aller Projekt- und Konsortialpartner ist der offizielle Startschuss für das neue, durch Fördermittel der Europäischen Union finanzierte, Innovationsprojekt gefallen.

Bildunterschrift: Projektpartner beim ersten Konsortialtreffen. Von Louisa Boscheck, SMH

Es ist ein bedeutender Meilenstein für die kliniknahe Forschung: Das St. Marien-Hospital Mülheim an der Ruhr profitiert maßgeblich von der Förderung des Lehrstuhlprojekts von Prof. Dr. med. Marcus Jäger, Direktor der Klinik für Orthopädie, Unfallchirurgie und Wiederherstellungschirurgie am SMH und Philippusstift Essen.

Im Rahmen des Kick-off-Meetings kamen die beteiligten Partner vom Lehrstuhl von Orthopädie und Unfallchirurgie und vom Lehrstuhl für Mechanik und Robotik der Universität Duisburg-Essen, von den beteiligten Firmen imess, Velamed, TissueFlow und den Projektträgern aus Jülich erstmals in dieser Konstellation zusammen, um die Projektziele und die nächsten Schritte gemeinsam zu planen. Das Projekt verfolgt das Ziel, innovative Lösungen im Bereich der digitalen Entscheidungsunterstützung im Gesundheitswesen zu entwickeln und die Patientenversorgung nachhaltig zu verbessern. Die Contilia ist assoziierter Partner.

Im Zentrum des geförderten Projekts steht die Entwicklung eines sektorenübergreifenden Decision-Support-Systems für die Orthopädie und Unfallchirurgie. Grundlage sind präzise Bewegungsanalysen und ein automatisiertes klinisches Scoring. Ziel ist eine intelligente Softwarelösung, die mithilfe moderner KI-Algorithmen patientenindividuelle Verlaufsdaten auswertet und behandelnden Ärztinnen und Ärzten unmittelbar klinisch interpretierbare Entscheidungsgrundlagen liefert.

„Diese Förderung ist ein großer Erfolg für den Lehrstuhl und unsere Kooperationspartner sowie ein starkes Signal für die kliniknahe Innovationskraft. Mit SmartPODS entwickeln wir Lösungen, die Patientinnen und Patienten direkt zugutekommen und gleichzeitig neue Maßstäbe in der digitalen orthopädischen Versorgung setzen“, betont Prof. Dr. med. Marcus Jäger erfreut.

Das Projekt wird im Rahmen des EFRE/JTF-Programms NRW durch die Europäische Union und das Land Nordrhein-Westfalen gefördert.

Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit allen Partnern und die kommenden Projektphasen.

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Qualisys Track Manager 2026.1: Neuigkeiten

Milan Braasch — Mon, 09 Mar 2026 14:31:48 +0000

Mit dem Qualisys Track Manager (QTM) 2026.1 kommen nochmals verbesserte Kontrolle sowie schnellere Arbeitsabläufe. Die wichtigsten Neuerungen sind dabei das Quick Capture und das Batch Processing für Analysemodule.

Quick Capture (Beta): Schnellere Datenerfassung und ununterbrochenes Recording

Die neue Funktion Quick Capture ist ein hochinteressantes Feature für alle Nutzer, die zeitgleich Daten erfassen und streamen möchten. Dieser neue Modus der Datenerfassung ermöglicht eine Verarbeitung von 2D-Daten während der Fortsetzung der Aufnahme. Dabei bleibt die Kameraverbindung zwischen den einzelnen Messungen aktiv - für euch wird dadurch der gesamte Workflow beschleunigt und effizienter. Das Starten, Stoppen und Speichern von Messungen funktioniert schneller und einfacher, da die Verbindung zu den Kameras nicht zu jeder Messung neu aufgebaut werden muss.
Dadurch, dass der Echtzeitstream zwischen einzelnen Messungen live bleibt, ist ein ununterbrochener Datenfluss zu externer Software möglich, was euch insbesondere Live-Analysen durch Integrationen mit anderen Systemen erheblich vereinfacht.

Der Quick Capture Mode kann direkt in den Projekteinstellungen aktiviert werden:

Project Options → Input Devices → Camera System → „Use Quick Capture Mode (Beta)“

Wichtig zu beachten ist jedoch, dass diese Funktion nicht mit Analyse-Modulen (z. B. Gait oder Functional Assessment) und auch nicht mit Oqus-Kameras kompatibel ist. Bedenkt zudem, dass sich die neue Funktion bisher noch in ihrer Beta-Version befindet.

Batch Processing für Analyse-Module: Gruppierte Analyse für mehrere Messdateien

Eine weitere bedeutende Neuerung ist die Einführung von Batch Processing innerhalb der Analyse-Module. Mit dieser Funktion könnt ihr jetzt mehrere Sub-Sessions gleichzeitig verarbeiten und auswerten. Das spart besonders bei großen Datensätzen erheblich Zeit, da ihr Analyseprozesse nicht mehr für jede Aufnahme einzeln starten müsst.

Der Workflow ist dabei sehr einfach:

Im Project Data Tree wählt ihr mehrere Sub-Session-Ordner gleichzeitig aus.
Anschließend startet ihr den gewünschten Processing-Schritt.
QTM führt diesen Schritt automatisch für alle kompatiblen Dateien innerhalb der ausgewählten Ordner aus.

Dateien, die nicht mit dem gewählten Verarbeitungsschritt kompatibel sind oder Fehler erzeugen, werden automatisch übersprungen. Der Status jeder einzelnen Messdatei wird während des Vorgangs im Messages-Fenster angezeigt.

Diese Funktion ist insbesondere für Nutzer des Functional Assessment Moduls äußerst hilfreich, da sich große Datenmengen nun deutlich effizienter auswerten lassen.

Wichtig: Letztes QTM-Update mit Windows-10-Kompatibilität

Ein weiterer wichtiger Hinweis betrifft die Systemanforderungen.

Das aktuelle Release ist das letzte QTM-Update, das Windows 10 unterstützt. Zukünftige Versionen werden Windows 11 voraussetzen.

Wir empfehlen euch daher, eure Systeme zeitnah auf Windows 11 zu updaten, um auch künftig von neuen Funktionen und Verbesserungen vom QTM profitieren zu können.

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Activity Regained

Milan Braasch — Thu, 19 Feb 2026 13:16:42 +0000

Activity Regained - Multimodales Sensorsystem zur Diagnose
des Chronischen Fatigue-Syndroms (CFS)

Im EFRE-geförderten Forschungsprojekt Activity Regained arbeitet Velamed zusammen mit MEDICLIN Rehabilitationsforschung, der Universität Duisburg‑Essen sowie STAC Elektronische Systeme daran, CFS-Betroffene besser zu verstehen. Dabei kommt ein multimodales Sensorsystem zum Einsatz, das Bewegungs-, Herz- und Atemdaten sowie weitere physiologische Signale erfasst.

Pressemitteilung

Krankhafte Erschöpfung erstmals objektiv messbar machen

Übergreifendes Forschungsprojekt „Activity Regained“ erhält Förderung des Landes Nordrhein-Westfalen

Bildunterschrift: Treffen zum Projektauftakt: Die Projektpartner von „Activity Regained“ trafen sich in der MEDICLIN Fachklinik Rhein / Ruhr

Essen / Köln / Tönisvorst, 18. Februar 2026. Viele Menschen leiden unter starker, krankhafter chronischer Erschöpfung, die auch nach geringer körperlicher, emotionaler oder geistiger Belastung auftritt und sich selbst durch Ruhe nur sehr langsam bessert. Dieser als Fatigue bezeichnete Zustand kommt unter anderem bei Post-COVID, nach schweren Infektionen oder bei neurologischen Erkrankungen vor. Für die Betroffenen bedeutet das oft langfristige massive Einschränkungen im Alltags- und im Berufsleben.

Herausforderungen in der Diagnostik
Die Behandlung von Fatigue stellt Mediziner:innen, Therapeut:innen und Betroffene jedoch vor Herausforderungen: Bislang gibt es keine objektive Messmethode, um diese Erschöpfung zuverlässig zu erfassen. Patient:innen haben ein individuelles Empfinden von chronischer Erschöpfung. Das Projekt „Activity Regained – Entwicklung eines multimodalen, funktionellen Sensorsystems zur Diagnose und zum Monitoring des Erschöpfungssyndroms in der Rehabilitationstherapie“ soll diese Lücke schließen. Ziel ist es, Erschöpfung erstmals objektiv messbar zu machen. Die MEDICLIN Rehabilitationsforschung gGmbH entwickelt dazu zusammen mit der Universität Duisburg-Essen sowie den beiden Unternehmen Velamed GmbH und STAC Elektronische Systeme GmbH ein intelligentes Sensorsystem, das verschiedene Körperfunktionen gleichzeitig erfasst. Dazu gehören Bewegung und Aktivität (im Rahmen der individuellen Belastbarkeit), Herzfrequenz und Herzrhythmus, Atmung und Atemgeräusche, Reaktionsgeschwindigkeit, Stimme und Sprechmuster sowie weitere körperliche Signale wie Stoffwechselreaktionen. Das Projekt wird vom 01.01.2026 bis 31.12.2028 aus den Mitteln des EFRE/JTF-Programms NRW 2021-2027 (Gesünder.In.NRW) durch das Land NRW gefördert. Die Projektkoordination liegt beim Lehrstuhl für Mechanik und Robotik der Universität Duisburg-Essen.

„In der Diagnostik von Fatigue sind Ärztinnen und Ärzte meist auf Selbstauskünfte der Patientinnen und Patienten angewiesen. Klassische medizinische Untersuchungen wie Bluttests oder Bildgebung bleiben häufig unauffällig“, erklärt Prof. Dr. Jürgen Wagner, Leitung der MEDICLIN Rehabilitationsforschung. „Das erschwert klare Diagnosen, gezielte Therapien und eine objektive Bewertung, ob Behandlungen tatsächlich helfen.“

So setzt das Projekt an
„Im Projekt „Activity Regained“ werden die Daten mit der Multisensortechnologie parallel und kontinuierlich erfasst, statt isoliert betrachtet zu werden“, erklärt Dr. Andreas Bender, Gründer von STAC. Moderne lernfähige Computerprogramme sollen typische Muster von Überlastung und Erholung in den Daten erkennen. „So können wir Erschöpfung bei Betroffenen kontinuierlich messen – nicht nur punktuell, wie wir es in früheren Messungen betrachtet haben“, erklärt Dr. Dominik Raab von der Universität Duisburg-Essen (UDE). „Die Auswertung erfolgt objektiv und kombiniert subjektives Empfinden. Therapeutinnen und Therapeuten könnten anhand der Messdaten sehen, wann Belastung sinnvoll ist und wann Pausen notwendig werden“, ergänzt Prof. Dr. Dr. Andrés Kecskeméthy (UDE).

„Die Messungen finden in einem speziell entwickelten Trainings- und Testparcours statt, wie er auch Sporthochschulen und Reha-Kliniken genutzt wird (z. B. Ergometer, Gehstrecken, Gleichgewichtstraining)“, erklärt Dr. Peter Konrad, Geschäftsführer von Velamed. Die Belastung kann dadurch für Betroffene individuell angepasst werden. So entsteht ein individueller Trainingsplan nach Belastungs- und Erholungsprofil jeder einzelnen Person.

Im nächsten Schritt können Ärzt:innen und Therapeut:innen die Reha-Maßnahmen gezielt an das Erschöpfungslevel der Patient:innen anpassen, damit keine Überlastung entsteht. Zudem erhalten Behandelnde eine bessere Einschätzung des Krankheitsverlaufs und die Betroffenen im Umkehrschluss mehr Transparenz und Anerkennung der Erkrankung. „Wir möchten mit den Messwerten den Therapeut:innen in den Reha-Einrichtungen ein Instrument an die Hand geben, das ihnen hilft, langfristig bessere Therapien für Fatigue-Patient:innen zu entwickeln“, sagt Prof. Dr. Mario Siebler, Leitung der MEDICLIN Rehabilitationsforschung. Die Ergebnisse des Projektes „Activity Regained“ sollen perspektivisch auch auf andere neurologische Krankheitsbilder übertragen werden können.

Pressekontakt:

Jelina Baumert

MEDICLIN Pressereferentin

Tel.: 0781 / 488-290

presse@mediclin.de

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Videoanalyse ist gut – aber manchmal reicht sie einfach nicht

Velamed Team — Wed, 18 Feb 2026 10:47:50 +0000

Im Labor für Funktions- und Bewegungsanalyse der BG Unfallklinik Frankfurt am Main sieht man ziemlich klar, warum: Wenn es um OP-Planung, Individualisierung von Reha-Maßnahmen oder Return-to-Competition geht, braucht man mehr als „sieht besser aus“.

Dort werden Bewegungen mit 3D-Motion-Capture, Kraftmessplatten und EMG erfasst – also nicht nur wie sich jemand bewegt, sondern auch welche Kräfte wirken und wie die Muskulatur arbeitet. Das macht Unterschiede messbar, die im klinischen Alltag sonst leicht übersehen werden.

Das Spannende: Die Daten landen nicht nur in Publikationen, sondern direkt in der Versorgung – Diagnostik, Therapieplanung, Verlaufskontrolle.

Ein starkes Beispiel dafür, wie Biomechanik und Klinik wirklich zusammenfinden.

https://www.bg-kliniken.de/unfallklinik-frankfurt/fachbereiche/detail/bewegungsanalyselabor/

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2D vs 3D: Unterschiede und Limitationen verstehen

Velamed Team — Tue, 27 Jan 2026 18:03:26 +0000

Die Bewegungsanalyse wird in Klinik, Forschung und Sport häufig eingesetzt, um die Gelenkfunktion zu beurteilen, Bewegungseinschränkungen zu erkennen und Rehabilitation und Training zu optimieren.
Die 2D-Videoanalyse ist ein beliebtes, zeiteffizientes und leicht zugängliches Werkzeug. Bei all diesen Vorteilen sollte man allerdings die Limitationen und Unterschiede, insbesondere im Vergleich zu 3D-Systemen wie der IMU-basierten Bewegungsanalyse, kennen.

Der grundlegende Unterschied zwischen 2D- und 3D-Systemen

2D-Videoanalyse:

In einem 2D-System wird die Bewegung aus einer festen Kameraperspektive erfasst – in der Regel in der Sagittal- oder Frontalebene. Die MR-Software verfolgt hierbei automatisch die Gelenkpositionen und -winkel. Da bei diesem Ansatz eine dreidimensionale Bewegung auf eine einzige Ebene reduziert wird, fehlen ihm naturgemäß Tiefeninformationen und Rotationsdaten.

3D-IMU-basierte Bewegungsanalyse:

Im Gegensatz dazu messen 3D-Inertialsensoren (IMUs) Bewegungen in allen drei Ebenen, indem sie die Winkelgeschwindigkeit und lineare Beschleunigung über mehrere Körpersegmente hinweg verfolgen. IMUs berechnen Gelenkwinkel anhand der Ausrichtung eines Segments relativ zu einem anderen (z. B. der Unterschenkel relativ zum Oberschenkel). Diese Berechnungen basieren auf anatomischen Koordinatensystemen – nicht auf Kameraperspektiven – und liefern eine anatomisch valide Darstellung der Gelenkkinematik.

Häufige Fehlinterpretationen bei der 2D-Analyse

Die visuelle Einfachheit der 2D-Analyse ist gleichzeitig ihre größte Limitation. Da sie sich auf eine einzige Kameraansicht stützt, gehen Tiefe und Rotation verloren, und Gelenkwinkel können stark verzerrt dargestellt werden – wir nennen dies ‚Perspektivfehler‘.

In der Praxis bedeutet dies:

Die Innen- oder Außenrotation der Hüfte ist in einem Video in der Frontalebene möglicherweise nicht sichtbar.

Ein Schulterblatt kann von der Seite betrachtet geflügelt erscheinen, von oben betrachtet jedoch völlig neutral sein.

Was wie ein Knievalgus aussieht, kann eine Kombination aus Hüft- und Knöchelbewegung sein, die von vorne betrachtet nur wie ein Knieproblem aussieht.

Ohne dreidimensionale Segmentdaten sind visuelle Beurteilungen anfällig für Fehlinterpretationen. Dabei gilt: Je stärker die tatsächliche Kameraposition von der optimalen Kameraposition abweicht, desto stärker ist der Perspektivfehler.

Da die Kameras beim 2D-Tracking Bewegungen aus einem einzigen festen Winkel aufnehmen, können seitliche oder rotatorische Bewegungen, die sich in die Ebene hinein oder aus ihr heraus bewegen, übertrieben oder minimiert erscheinen. So lassen sich beispielsweise Hüft-, Knie- und Sprunggelenksbewegungen gut in der Sagittalebene betrachten und analysieren, während z.B. Rotationsbewegungen des Knies besser über ein 3D-System abgebildet werden können.

Ideale Kamerapositionierung für 2D-Analyse:

Rechtwinklig zur Bewegungsebene mit Proband in Bildmitte
So nah wie möglich bei gleichzeitiger Sichtbarkeit des kompletten Körpers
- Handlauf reduzieren wenn möglich
- Proband von Kopf bis Fuß sichtbar
Hüfthöhe
Ausrichtung in Waage (nicht gekippt)

Im folgenden Bild werden die Auswirkungen einer nur leicht suboptimalen Kamerapositionierung deutlich:

Darstellung suboptimale Kamerapositionierung (links) im Vergleich zur optimalen Positionierung (rechts)

Möchtest du mehr über das Thema 2D-markerloses Tracking oder die 3D-sensorbasierte Ganganalyse erfahren? Dann melde dich jetzt zu einem unserer Seminare an – www.velamed.com

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MR4: 2025 Herbst Release

Velamed Team — Wed, 10 Dec 2025 09:27:23 +0000

Das Herbst-Release 2025 bringt eine Reihe bedeutender Verbesserungen, die den Arbeitsalltag von Anwender*innen noch effizienter, flexibler und datengestützter machen. Im Mittelpunkt stehen erweiterte Möglichkeiten der Kalibrierung, eine optimierte Analyse mit Kraftmessplatten sowie neue Biofeedback-Optionen.

Im Folgenden finden Sie einen kompakten Überblick über die wichtigsten Neuerungen dieses Releases.

Download MR4 Update

Virtual Calibration Adjustment Tool (vCAT) — BETA

Kalibrierung: Flexibilität für reale Körperhaltungen

Die Kalibrierung ist ein entscheidender Schritt im IMU Motion Capture, doch eine ideale Neutralhaltung ist in der Praxis selten erreichbar. Klinische Populationen weisen häufig posturale Einschränkungen auf, und selbst gesunde Athlet:innen bringen oftmals gewohnheitsbedingte Abweichungen wie ein anterior gekipptes Becken oder eine leichte Kniebeugung mit.

Mit dem Virtual Calibration Adjustment Tool (vCAT) führt Noraxon eine flexible, visuelle Möglichkeit ein, solche Ungenauigkeiten schnell und intuitiv zu korrigieren – vollständig softwarebasiert und eingebettet in einen klar strukturierten Workflow.

Noraxon ist derzeit der einzige Anbieter im IMU-Motion-Capture-Markt, der einen Workflow zur nachträglichen Kalibrierungsanpassung bietet. vCAT eröffnet damit eine Fähigkeit, die in anderen Inertialsystemen schlicht nicht existiert und Forschenden wie Anwender:innen ein Maß an Modellkorrektur ermöglicht, das bisher vor allem hochspezialisierten optischen Labors vorbehalten war.

Warum das wichtig ist

vCAT bietet einen modernen und intuitiven Ansatz zur Kalibrierungskorrektur, indem es ermöglicht, die Avatar-Ausrichtung anhand eines einzelnen Frames der Aufnahme anzupassen. Dies verbessert die Genauigkeit der Gelenkwinkel und bietet eine praxisnahe Lösung für Patient:innen oder Zielgruppen, die keine neutrale Haltung einnehmen können.

So funktioniert es

Nutzen Sie den integrierten Workflow, um gezielt bestimmte Posen zu erfassen oder einen beliebigen Frame aus der Kalibrierungsaufnahme auszuwählen.
Starten Sie Korrekturen mithilfe markerlos unterstützter Pose-Vorschläge.
Feintuning erfolgt über das Verschieben anatomischer Landmarken sowie über segmentweise Rotationen.
Alle Anpassungen werden sofort am Avatar angewendet – ohne Verzögerung durch Neuberechnungen.
Sämtliche Änderungen werden direkt in den Kalibrierungsmetriken der Aufnahme gespeichert.
Zusätzlich steht eine vollständige Undo/Redo-Historie für jede Korrektursitzung zur Verfügung.

Das Ergebnis: eine sauberere, repräsentativere Kalibrierung – besonders für klinische Populationen und Personen mit posturalen Herausforderungen.

Für wen ist es gedacht?

Kliniker:innen, die Patient:innen mit eingeschränkter Mobilität bewerten
Forschende, die habitualisierte Haltungsoffsets korrigieren müssen
Sportpraktiker:innen, die Athlet:innen mit nicht-neutraler Ausgangshaltung erfassen

vCAT wird zunächst als BETA-Funktion veröffentlicht, um wertvolles Nutzerfeedback zu sammeln, während wir dieses wegweisende Workflow-Tool weiter verfeinern.

Erfahre mehr

Horizontale Sprung- und Richtungswechsel-Analyse

Kraftmessplatten liefern weit mehr als nur Daten zu vertikalen Sprüngen. Mit dem Herbst-Release 2025 erhält MR4 umfassende Unterstützung für horizontale Sprung- und Cutting-Analysen – basierend auf anterior–posterior (AP) und medial–lateralen (ML) Scherkräften. Damit wird ein deutlich tieferes Verständnis für Bremsen, Beschleunigung, Stabilität und Richtungssteuerung bei multidirektionalen Bewegungen möglich.

MR4 ist aktuell das einzige System in der Biomechanikbranche, das eine automatisierte horizontale Sprung- und COD-Analyse (Change of Direction) mit AP/ML-Scherkraftmetriken und subphasengenauer Detektion bietet. Keine andere kommerzielle Kraftmessplattenlösung ermöglicht eine derart standardisierte Bewertung horizontaler Bewegungen.

Warum das wichtig ist

Horizontale und seitliche Aufgaben – Broad Jumps, Lateralsprünge, 505-Cuts, Beschleunigungen und Abbremsbewegungen – spielen eine zentrale Rolle in der sportlichen Leistungsfähigkeit und bei Return-to-Play-Entscheidungen. Mit diesem Update quantifiziert MR4 die zugrunde liegenden Kräfte und Bewegungsstrategien mit derselben Präzision wie bei vertikalen Sprüngen.

Nutzer:innen können jetzt:

Brems- und Antriebstendenzen differenziert nachverfolgen
Richtungsasymmetrien während Cutting-Bewegungen bewerten
Ansatz- und Ausstiegsmechanik bei Richtungswechseln analysieren
Stabilität über die gesamte Belastungssequenz messen
Bewegungsmuster anhand neuer AP/ML Jump Loop-Signale visualisieren

Das Ergebnis ist ein deutlich klareres Bild von Bewegungsqualität und sportlicher Bereitschaft über eine Vielzahl sportrelevanter Aktionen hinweg.

So funktioniert es

Das System erkennt den jeweiligen Sprungtyp automatisch und wendet eine universelle Subphasen-Detektion an:

Unweighting (falls vorhanden)
Bremsphase
Antriebsphase
Flugphase (falls zutreffend)
Stabilisationsphase (falls zutreffend)

Neue Parameter umfassen AP/ML-Kräfte, scherspezifische RFD sowie Asymmetriekennzahlen. Das Jump Loop-Element unterstützt nun AP/ML-Kraft-, Beschleunigungs-, Geschwindigkeits- und COP-Signale für eine noch aussagekräftigere visuelle Analyse.

Für wen ist es gedacht?

Strength & Conditioning Coaches zur Bewertung der COD-Effizienz
Sportwissenschaftler:innen, die Asymmetrien oder Lastverteilungen untersuchen
Kliniker:innen, die Return-to-Sport-Prozesse begleiten
Universitäten, Forschungslabore und Sportakademien
Alle Anwender:innen, die Dual-Force-Plates zur Leistungsdiagnostik einsetzen

Dieses Update erweitert das Funktionsspektrum der Kraftmessplatten erheblich und macht MR4 noch relevanter für reale Bewegungsanforderungen in vielfältigen sportlichen und klinischen Kontexten.

*Unterstützung für Broad und Lateral Jumps folgt in Kürze.

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Optionale Pre-Contact-Phase für Sprung- und Cutting-Analysen

Eine neue Pre-Contact-Phase ermöglicht es Anwender:innen, die neuromuskuläre Aktivität in den Millisekunden vor dem Bodenkontakt zu untersuchen. Dieser Zeitraum bildet entscheidende vorbereitende Bewegungsstrategien ab, die mit Landungsbereitschaft, motorischer Kontrolle und verletzungsrelevanten Mechaniken zusammenhängen.

Nutzer:innen können die Dauer der Pre-Contact-Phase frei in Millisekunden definieren. Die Phase integriert sich vollständig in Zeitachsen, Overlays und phasenspezifische Reportings. Bestehende Workflows bleiben unverändert, wenn die Funktion deaktiviert ist.

Erfahre mehr

IMU-Beschleunigungsunterstützung für Biofeedback

Rohe Beschleunigungskanäle von Ultium Motion und Research Pro IMUs können nun direkt in der MR4 Biofeedback-Oberfläche ausgewählt werden. Dies ermöglicht ein beschleunigungsbasiertes Training und Cueing für Anwendungen wie Sprinten, Skating, Geschwindigkeitswechsel oder andere hochdynamische Bewegungsaufgaben.

Durch die Aufhebung der bisherigen Einschränkung, die an spezielle Rohdatenmodi gebunden war, erlaubt dieses Update, die Vorteile der Gelenkwinkelanalyse mit hochauflösendem, beschleunigungsbasiertem Feedback in einem einzigen Workflow zu kombinieren.

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Laborschulung und Einweisung durch Velamed

Velamed Team — Tue, 28 Oct 2025 08:09:17 +0000

Am Gesundheitscampus der Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst (HAWK) Göttingen wurde vor kurzem das neue Labor fertiggestellt. Die Teilnehmenden berichten:

„Ein high-end Laufband mit integrierten Druckmessplatten unter dem Band, Videoüberwachung in zwei Ebenen, Markerless-Tracking Option, Bluetooth-fähige 4 EMG Kanäle und jede Menge Software, Kabel, Stecker, Buchsen und Gedöns! All das will verstanden und in die Anwendung gebracht werden, um das Skills Lab am GCG kreativ in das duale Therapiewissenschaftsstudium in Lehre, Forschung und transdisziplinäre Projekte zu integrieren. Genau dafür war eine Kollegin der Firma Velamed zwei Tage am Gesundheitscampus.
Es waren zwei knifflige und gleichzeitig sehr lehrreiche sowie spannende Tage – die Lernkurve ging steil nach oben, und an Kaffee hat es auch nicht gemangelt.

Neben dem Laufband gibt es noch Kraftmessplatten, Biofeedback mittels EMG und einen Isokineten und dadurch jede Menge spannende geräte-gestützte Analysemöglichkeiten für den menschlichen Bewegungsapparat. Auch wenn erste Schritte in der Anwendung gemacht sind – so steht ein DeepDive in die Möglichkeiten und Optionen der verschiedenen Gerätschaften zukünftig noch an!

Im kommenden Wintersemester wird es eine erste Theorie – Skills Lab – Praxis Transfermöglichkeit für die Physiotherapiestudierenden des 7ten Semesters geben – die Spannung steigt!“

(Henze/Richter, HAWK)

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