Was ist eine Temperaturkarte und wie entsteht sie?
Bei der Wärmebildgebung werden die mit einer Wärmebildkamera erfassten Temperaturwerte mithilfe einer bestimmten Farbpalette in verständliche Bilder umgewandelt. Wie Wärmebilder aufgenommen werden, erfahren Sie im Beitrag Was ist Thermografie und wie wird sie im Sport eingesetzt?.
Jede thermische Analyse beginnt zunächst mit der Trennung des relevanten Bereichs vom Hintergrund. Die Gesamtheit der Temperaturwerte, die nach der Abgrenzung von interessierenden Bereichen oder Objekten gegenüber dem Hintergrund eines Wärmebilds erhalten wird, wird als Temperaturkarte (Temperaturmatrix) bezeichnet. Zur Erstellung solcher Temperaturkarten können die Zeichen- und Auswahlwerkzeuge der Software von Wärmebildkameras verwendet werden. Da diese Analysen jedoch manuell erfolgen und die Werkzeuge zur Definition von Interessensbereichen nur eine begrenzte Genauigkeit aufweisen können, ist der Prozess zeitaufwendig und kann weniger präzise sein.
Im medizinischen Bereich haben zahlreiche fortgeschrittene KI-Modelle gezeigt, dass auch bei begrenzten Datensätzen gute Segmentierungsergebnisse erzielt werden können [1]. ai4sports nutzt fortgeschrittene KI-Modelle zur Muskelsegmentierung und segmentiert innerhalb weniger Sekunden 40 verschiedene Muskelgruppen aus Wärmebildern. Dadurch können Temperaturkarten schnell, automatisiert und mit hoher Genauigkeit erstellt werden [2-4].
Die folgende Abbildung zeigt beispielhaft, wie ai4sports aus einem Roh-Wärmebild innerhalb weniger Sekunden Muskeln segmentiert und für jeden Muskel eine Temperaturkarte erzeugt.
Die Farbskala richtig lesen
Eine Wärmebildkamera erfasst Infrarotenergie aus dem aufgenommenen Bereich und wandelt sie in Temperaturwerte um. Diese Temperaturmatrix wird entsprechend der gewählten Farbpalette in den RGB-Farbraum übertragen und dem Nutzer angezeigt. Für eine korrekte Interpretation des entstehenden Wärmebilds müssen folgende Informationen bekannt sein:
- Die gewählte Farbskala
- Der minimale und maximale Temperaturbereich
- Der Emissionsgrad des aufgenommenen Objekts
Wärmebildkameras wandeln die Infrarotenergie in Abhängigkeit von Parametern wie Emissionsgrad, Entfernung und Luftfeuchtigkeit für jedes Pixel in einen Temperaturwert um. Diese Temperaturwerte werden zwischen Minimal- und Maximalwert eingeordnet. Anschließend wird jedem Bildpixel abhängig von seiner Position innerhalb dieses Bereichs ein Farbwert aus der gewählten Farbpalette zugewiesen. So entsteht ein verständlich interpretierbares Wärmebild.
Wichtiger Hinweis: Der Emissionsgrad der menschlichen Haut beträgt 0,98. Bei einer Software zur thermischen Analyse am Menschen sollte der Emissionsgrad der Wärmebildkamera daher auf 0,98 eingestellt werden [5].
Welche Muskelgruppen können analysiert werden?
Wenn von der menschlichen Körpertemperatur gesprochen wird, wird häufig ein Bereich von etwa 36,5-37,2°C angegeben. Bei einem gesunden Menschen entspricht dies der durchschnittlichen inneren Körper- bzw. Kerntemperatur. Wärmebildkameras messen jedoch nicht die Kerntemperatur, sondern die von der Haut abgegebene Infrarotenergie. Die durch Stoffwechselprozesse erzeugte Wärme wird über die Durchblutung und die Wärmeleitung im Gewebe an die Haut transportiert. Ein Wärmebild zeigt daher die Temperaturverteilung auf der Hautoberfläche. Temperaturasymmetrien zwischen symmetrischen Muskelgruppen können mit zugrunde liegenden Faktoren wie entzündlichen Prozessen, lokalen physiologischen Verletzungen oder Veränderungen der Blutperfusion zusammenhängen.
In Wärmebildern liegt die beobachtete menschliche Hauttemperatur typischerweise im Bereich von 32-35°C. Bereiche wie der Augapfel oder das Innenohr liegen näher am Körperkern und können daher Werte zeigen, die näher an der Kerntemperatur liegen.
Die mehr als 40 mit ai4sports analysierten Muskelgruppen wurden anhand dieser Prinzipien und der menschlichen Anatomie definiert; die KI-Modelle wurden entsprechend trainiert. Mit ai4sports wird jedes Wärmebild entsprechend der Anatomie der aufgenommenen Person segmentiert, und die relevanten Muskelgruppen werden daraus extrahiert.
Entscheidend ist, dass Wärmebildkameras die Oberflächentemperatur erfassen. Deshalb können vor allem oberflächennahe Muskelgruppen analysiert werden. Tief liegende Gewebe und Muskeln, nicht oberflächennahe Bänder sowie innere Organe können nicht direkt analysiert werden, da ihre Temperaturwerte an der Hautoberfläche nicht unmittelbar messbar sind.
Zu den mit ai4sports analysierbaren Muskelgruppen gehören:
| Region | Ansicht | Muskelgruppen |
|---|---|---|
| Muskelgruppen der unteren Extremität | Vorderseite | Fuß, Sprunggelenk, Gastrocnemius und Soleus, Patellarregion, Rectus femoris, Quadriceps vastus, Tibialis anterior, Oberer Adduktorenbereich, Vastus medialis |
| Muskelgruppen der unteren Extremität | Rückseite | Achillessehne, Biceps femoris / laterale Hamstrings, Kalkanealregion, Gastrocnemius lateralis / laterale Wade, Gastrocnemius medialis / mediale Wade, Mediale Hamstrings, Poplitealregion, Adduktoren, Vastus lateralis |
| Muskelgruppen der oberen Extremität | Vorderseite | Abdominalregion, Bizeps, Zervikalregion, Deltoid, Extensoren, Flexoren, Hypochondrische Region, Karpalregion, Supraklavikuläre Region, Olekranon, Pektoralregion |
| Muskelgruppen der oberen Extremität | Rückseite | Zervikalregion, Deltoid, Extensoren, Flexoren, Glutealregion, Karpalregion, Lumbalregion (paravertebral / Latissimus dorsi), Olekranon, Rotatorenmanschette, Trapezius, Trizeps |
Weitere Informationen zur Analyse einzelner Muskelgruppen finden Sie auf der Produktseite ai4sports.
Regionsbasierte Auswertung: Patellarregion, Wade, Schulter und weitere Bereiche
Die Wärmebildgebung kann sich nicht nur auf die allgemeine Temperaturverteilung des Körpers und übergeordnete Muskelgruppen konzentrieren, sondern auch auf die getrennte Bewertung einzelner anatomischer Regionen. Insbesondere bei Muskeln, Sehnen und Gelenkregionen, die symmetrisch verglichen werden können, kann die Bewertung der Rechts-Links-Temperaturdifferenz (ΔT) zusätzliche Informationen über die lokale physiologische Belastung liefern. Deshalb können beispielsweise die Patellarregion (Knie), die Wade (Gastrocnemius- und Soleusmuskulatur), das Sprunggelenk oder die Hamstrings unabhängig voneinander anhand thermischer Karten beobachtet werden [6].
Wie lokale Regionsanalysen durchgeführt werden, erfahren Sie auf der Produktseite ai4body.
Die Patellarsehnenregion gehört zu den Bereichen, in denen thermische Veränderungen im Zusammenhang mit der Lastverteilung der unteren Extremität beobachtet werden können. In unseren Untersuchungen zeigte sich bei Fußballspielern mit einer Vorgeschichte von Sprunggelenksverletzungen, dass sich die Temperaturasymmetrie im Bereich der Patellarsehne nach dem Training verändern kann [7].
Auch die Wade ist eine Region, in der die thermische Reaktion auf Belastung verfolgt werden kann. In derselben Studie zeigten sich im Verlauf des Trainings Veränderungen der Temperaturdifferenzen zwischen medialer und lateraler Wade; diese Veränderungen konnten gemeinsam mit der Belastung der unteren Extremität bewertet werden [7].
Bei den Hamstrings können thermische Reaktionen zusammen mit den mechanischen Eigenschaften des Muskels untersucht werden. In unserer Studie wurden thermische Veränderungen der Hamstrings vor und nach dem Training gemeinsam mit myotonometrischen Messungen bewertet. Dadurch konnte gezeigt werden, dass regionale Belastungsreaktionen anhand mehrerer Parameter verfolgt werden können [8].
Auch der Rectus femoris ist ein Beispiel für den Einsatz thermischer Analysen in der Nachbeobachtung nach Verletzungen. In unserer Untersuchung an Elitefußballern wurden trotz gleicher Trainingsbelastung unterschiedliche thermische Reaktionen zwischen einzelnen Personen beobachtet. Dies unterstreicht den Wert einer individualisierten Beobachtung dieser Region [9].
Lokale Regionsanalysen werden nicht nur im Zusammenhang mit Sportverletzungen und Ermüdung eingesetzt. Charakteristische thermische Muster verschiedener Erkrankungen werden ebenfalls als mögliche zusätzliche Entscheidungsunterstützung für medizinisches Fachpersonal untersucht. Thermische Analysen wurden daher unter anderem bei Brustkrebs, diabetischem Fuß, Fibromyalgie und Sklerodermie erforscht.
Einzelmessung oder Trend? Was eine Temperaturkarte aussagekräftig macht
Mit ai4sports können aus einer einzigen Wärmebildaufnahme thermische Analysen von mehr als 40 einzelnen Muskelgruppen gewonnen werden. Bei wiederholten Aufnahmen lassen sich zusätzlich Trendanalysen für jeden Muskel durchführen. Eine einzelne thermische Messung zeigt die Temperaturverteilung zu einem bestimmten Zeitpunkt und ermöglicht eine Interpretation dieser Momentaufnahme. Periodische Messungen zeigen dagegen Richtung und Beständigkeit der Veränderung im Vergleich zur individuellen Temperaturtrendlinie. So kann eine Temperaturerhöhung oder Asymmetrie mit früheren Messungen verglichen werden, um zu beurteilen, ob sie eine vorübergehende Belastungsreaktion oder einen anhaltenden thermischen Veränderungstrend darstellt. In ai4sports ermöglicht dieser Zeitreihenansatz eine systematischere Beobachtung regionaler und allgemeiner Veränderungen mithilfe periodischer Scores wie PMCS, PMSS und PMTS.
Eine Temperaturkarte wird durch richtige Interpretation zu Daten
Für sich allein betrachtet ist ein Wärmebild eine aus Farben bestehende Körperwärmekarte. Wird es in ai4sports jedoch gemeinsam mit geeigneter KI-gestützter Auswertung, anatomischer Regionssegmentierung und dem Vergleich symmetrischer Muskelgruppen beurteilt, entsteht daraus messbare Information für jede einzelne Muskelgruppe. Jede oberflächennahe Muskelgruppe kann separat analysiert werden; gleichzeitig lassen sich Veränderungen dieser Regionen im Zeitverlauf mit der individuellen thermischen Vorgeschichte vergleichen. Das zentrale Ziel der muskelgruppenbasierten thermischen Analyse besteht daher nicht nur darin, Temperatur sichtbar zu machen, sondern zu verstehen, wo, wie stark und auf welche Weise sie sich verändert.
Quellen
- Ronneberger, O., Fischer, P., Brox, T. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. MICCAI 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9351. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28
- Ergene, M.C., Bayrak, A., Çevik, M., Ceylan, M. (2023). Evaluation of Deep Learning Models for Lower Extremity Muscle Segmentation in Thermal Imaging. AIIIMA 2023. vol 14298. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-44511-8_9
- Çevik, M., Ceylan, M. (2023). Performance Evaluation of Convolutional Segmentation Models with Human Hand Thermal Images (H2TI) Dataset. In: Kakileti, S.T., Manjunath, G., Schwartz, R.G., Frangi, A.F. (eds) AIIIMA 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 14298. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-44511-8_6
- Yaşar, M.C., Çevik, M., Besnili, Ş., Ceylan, M. (2025). Comparison of Architectures of Deep Learning-Based Segmentation in Lower Extremity Human Thermal Imaging. In: Kakileti, S.T., Manjunath, G., Schwartz, R.G., Ng, E.Y.K. (eds) AIIIMA 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15279. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-76584-1_10
- Lahiri BB, Bagavathiappan S, Jayakumar T, Philip J. Medical applications of infrared thermography: A review. Infrared Phys Technol. 2012 Jul;55(4):221-235. doi: 10.1016/j.infrared.2012.03.007. Epub 2012 Apr 13. PMID: 32288544; PMCID: PMC7110787.
- Besnili, Ş., Dinkul, İ., Bayrak, A., Çevik, M., Ceylan, M. (2025). The Effects of Balance and Strength on Thermal Heatmap. AIIIMA 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15279. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-76584-1_9
- Bayrak, A., Çevik, M., & Ceylan, M. (2025). Thermal Asymmetry in Football Players Following Ankle Injury: Findings Related to Training Load.
- Bayrak, A., Çevik, M., & Ceylan, M. (2025). Relationship Between Myotonometric and Thermal Responses of Hamstring Muscles Before and After Training.
- Bayrak, A., Ergene, M. C., & Ceylan, M. (2023). Monitoring the Reactions of Athletes with History of Rectus Femoris Proximal Tear to Training Load.
