Forskere ved Sintef bruker sensorer som festes til kroppen for å kartlegge bevegelsene til langrennsløpere og MS-syke. (Foto: Thor Nielsen)
Forskere ved Sintef bruker sensorer som festes til kroppen for å kartlegge bevegelsene til langrennsløpere og MS-syke. (Foto: Thor Nielsen)

Disse dingsene kan hjelpe både skiløpere og MS-pasienter

Hva kan en langrenns-utøver på elitenivå og en MS-syk ha felles nytte av? Svaret ligger i hånda til en Sintef-forsker.

Published

Den lille sorte dingsen i hånda til Trine Seeberg kan minne om en lakriskaramell – men er helt sukkerfri.

Den er i stedet fullspekket med måleinstrumenter som kan kartlegge bevegelsene til en person. Svært nøyaktig.

Slik sensorteknologi er benyttet i jakten på norske skimedaljer.

Nå har forskere funnet ut at denne teknologien også kan hjelpe mennesker med den kroniske sykdommen multippel sklerose (MS).

– På sikt skal dette også bli et nyttig verktøy for hobbymosjonister, fordi teknologien kan brukes i smartklokker, sier Sintef-forsker Trine Seeberg, som leder prosjektet.

Ser «alt» gjennom bevegelsene dine

På fagspråket kalles denne typen sensor en IMU, Inertial Movement Unit. Sensorene samler informasjonen og sender den til en datamaskin.

– Hver lille bevegelse blir registrert, om kroppen din blir utstyrt med sensorer på armer og bein, brystkasse og rygg, forteller Seeberg.

Denne informasjonen kan kombineres med målinger av puls, muskelaktivitet, kraft, temperatur og fuktighet. Informasjonen kan også kobles til navigasjonssystemet GPS.

Kan bli et viktig verktøy i medaljekampen

Til sammen gir dataene fra de ulike sensorene forskerne detaljert informasjon om alt fra feil i skiteknikken hos en langrennsløper til hvordan en MS-syk pasient beveger seg.

Målet er at begge gruppene skal kunne utnytte informasjonen til å forbedre sine fysiske prestasjoner, gjennom bedre teknikk eller sterkere muskler.

Dette er ikke enkelt. Forskerne må undersøke tallene, finne mønster og tolke data og oversette alt dette til nyttig og praktisk informasjon som kan bety noe for kroppens bevegelser.

Med andre ord må forskerne utvikle algoritmer, matematiske verktøy som kjenner igjen mønster eller oppskrifter.

– Vi har allerede teknologi som automatisk gjenkjenner ulike deler av teknikk innen klassisk skigåing. Neste steg er å finne oppskriften som kan gi skiløperne forbedringer i hver enkelt del for klassisk. Deretter vi utvikle det samme for skøyting, sier Seeberg.

Professor og langrennsløper Øyvind Sandberg ved NTNU er utstyrt med sensorer mens han tester ulike delteknikker for langrenn på tredemølla. Forsker Trine Seeberg i SINTEF samler data fra sidelinja. (Foto: Thor Nielsen)
Professor og langrennsløper Øyvind Sandberg ved NTNU er utstyrt med sensorer mens han tester ulike delteknikker for langrenn på tredemølla. Forsker Trine Seeberg i SINTEF samler data fra sidelinja. (Foto: Thor Nielsen)

Avslører skiløpernes feil

Seeberg samarbeider blant annet med professor Øyvind Sandbakk ved NTNUs Senter for Toppidrettsforsking.

Sandbakk leder for forskning og utvikling i Olympiatoppen, og han er selv en habil langrennsløper. I dette prosjektet er han både forsker og forsøksperson. Blant annet har han testet teknikk på rulleski på tredemølle, fullt utstyrt med sensorer.

– Vi har allerede fullført de første datainnsamlingene for langrenn. Her bygger vi på flere års samarbeid med skiprodusenten Madshus, forteller forskeren.

Øyvind Sandbakk og Trine Seeberg er begge over snittet opptatt av langrenn. Nå bruker de forskningskompetansen sin til å lage verktøy som blant annet gir ny innsikt i skiløpernes delteknikk i sporet. (Foto: Thor Nielsen)
Øyvind Sandbakk og Trine Seeberg er begge over snittet opptatt av langrenn. Nå bruker de forskningskompetansen sin til å lage verktøy som blant annet gir ny innsikt i skiløpernes delteknikk i sporet. (Foto: Thor Nielsen)

Det spesielle med langrenn sammenlignet med løping eller sykling, er at skiløperne veksler kontinuerlig mellom ulike del-teknikker. Forskerne har derfor jobbet mye med å få sensorene til å kjenne igjen disse delene.

Kunnskapen om hva som fører til mest effektiv ski-teknikk kan komme andre til gode.

Nytt verktøy for behandling av MS-syke

Elisabeth Gulowsen Celius er overlege og professor i nevrologiske sykdommer ved Oslo universitetssykehus. Hun leder den medisinske delen av prosjektet og liker de første resultatene fra forsøkene med MS-syke.

– Dette blir et fantastisk verktøy for oss, sier hun entusiastisk. Resultater fra MS-senteret i Hakadal viser at nytteverdien for både pasienter og behandlere er stor, selv om vi bare har brukt sensorer på pasientenes føtter så langt.

Forsøkene har vist hvordan teknologien kan brukes videre. Neste steg blir å utstyre pasientene med sensorer også på bryst, rygg og armer.

– Vi vet at fysisk aktivitet er svært viktig for pasientene våre, men så langt har vi ikke hatt noen eksakt måte å måle framgangen på. Nå kommer denne fantastiske teknologien til hjelp, sier overlegen.

Hun mener at når toppidrettsutøvere kan bruke dette til å finpusse teknikken sin, så sier det seg selv at dette kan få stor betydning for mennesker som har trening som en viktig del av behandlingen. Små justeringer kan få store konsekvenser for den enkelte MS-pasient.

Hun forklarer at dersom de kan analysere pasientens bevegelser og hvordan disse endres etter målrettet trening, så kan pasienten følges opp mer systematisk over tid.

Celius ønsker å bruke kunnskapen fra dette prosjektet til å utvikle en app som hjelper pasientene til mer målrettet og presis trening.

Kan måle effekten av behandling

Sensorer kan også måle effekten av ulike behandlinger. Eksempelvis ønsker legene å bruke sensorene til å vurdere nytten av medikamenter som bedrer muskelstyrke og utholdenhet.

Sensorene vil for eksempel måle endring i gangfunksjon og balanse mer objektivt.

– Det vil bli et veldig nyttig verktøy. Nå kan vi motivere syke til å trene riktig og målrettet. Vi kan også følge opp sykdommen på en helt annen måte enn vi har kunnet gjøre før, sier Celius.

Fakta om AutoActive

Målet i prosjektet er å utvikle verktøy, metoder og modeller som gjør det mulig å trekke ut nyttig og pålitelig informasjon fra ulike sensordata knyttet til menneskelig ytelse og aktivitet.

Prosjektet består av et tverrfaglig team med forskere fra SINTEF, NTNU, Olympiatoppen, Oslo Universitetsklinikk og MS-senteret i Hakadal.

AutoActive ser på nytteverdien av sensorteknikk som festes på kroppen i forbindelse med både langrenn og MS.

Dataene som samles inn skal bli verktøy som kan brukes til å utvikle modeller som gir en samlet forståelse av ytelse, fysiologiske responser og bevegelsesteknikk innenfor utendørs langrenn og til trening og oppfølging av mennesker med sykdommen MS.

Prosjektet er i startgropa og vil pågå i tre år til.