Automatisierte Graduierung von Facialisparesen mittels optischem 3D-Sensor

Das Hauptziel des Projekts ist eine neue, automatisierte und objektive Methode zur Klassifizie-rung von Facialisparese mittels eines optischen 3D-Sensors. Die seit nahezu 30 Jahren wissen-schaftlich akzeptierte Methode zur Graduierung von Facialisparesen basiert auf einer aus-schließlich klinischen Evaluation. Es handelt sich um eine numerische Skala, die den Ruhetonus der Muskulatur und den sichtbaren Effekt bei maximaler Willkürinnervation berücksichtigt. Einzelne Muskelgruppen werden mit dieser Klassifikation unzureichend abgebildet. Dadurch wird momentan das intraoperative EMG, welches über eine Vielzahl von Elektroden pathologi-sche Aktivität in den verschiedensten Muskelgruppen aufzeichnet, in seiner prognostischen Aussagekraft beeinträchtigt. Eine hohe Aktivität zum Beispiel im Stirnast des Nervus Facialis findet in der klinischen Graduierung praktisch keine Berücksichtigung. Mit einer optischen 3D-Sensor-Methode könnten Veränderungen im Gesicht durch Aktivierung oder fehlender Aktivie-rung objektiv erfasst werden, mit der pathologische EMG korreliert werden und somit die prog-nostische Aussagekraft weiter verbessern. Diese durch die Methode ermöglichten klinischen Fragestellungen sollen im Rahmen eines externen DFG-Folgeantrags bearbeitet werden.