AT405482B - Verfahren und vorrichtung zur detektion von atmungserkrankungen - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur detektion von atmungserkrankungen Download PDF

Info

Publication number
AT405482B
AT405482B AT49997A AT49997A AT405482B AT 405482 B AT405482 B AT 405482B AT 49997 A AT49997 A AT 49997A AT 49997 A AT49997 A AT 49997A AT 405482 B AT405482 B AT 405482B
Authority
AT
Austria
Prior art keywords
signal
signals
detector
detection
respiratory diseases
Prior art date
Application number
AT49997A
Other languages
English (en)
Other versions
ATA49997A (de
Original Assignee
Pfuetzner Helmut Dr
Futschik Karl Dr
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Pfuetzner Helmut Dr, Futschik Karl Dr filed Critical Pfuetzner Helmut Dr
Priority to AT49997A priority Critical patent/AT405482B/de
Publication of ATA49997A publication Critical patent/ATA49997A/de
Application granted granted Critical
Publication of AT405482B publication Critical patent/AT405482B/de

Links

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Description


   <Desc/Clms Page number 1> 
 



   Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Detektion von Atmungserkrankungen, insbesondere von Schlafapnoen, unter Einsatz von physiologischen Sensoren und einem   lernfähigen   Signalauswerter. 



   Zur Diagnose von Atmungserkrankungen werden herkömmlicherweise vor allem jene physiologischen Parameter herangezogen, die mit der Funktion der Lungen in unmittelbarem Zusammenhang stehen, wie die mittels Spirographie oder Plethysmographie gemessene Ventilation oder die mittels Stethoskop oder Mikrophon erfassten Lungengeräusche. Zur Einengung der Diagnose ist es aber vorteilhaft, auch noch weitere Parameter zu erfassen, insbesonder jene, die das   Herz/Kreislauf-System   charakterisieren. In besonderem Masse gilt dies für den Fall der Schlafapnoen. Unter diesem Begriff versteht man bekanntlich während des Schlafes auftretende Stillstände der Atmung, wobei im Falle der obstruktiven Apnoe die Atembewegungen im wesentlichen erhalten bleiben, wahrend sie im Falle der zentralen Apnoe verloren gehen.

   Hohe medizinische Relevanz ergibt sich im Falle der vor allem bei schnarchenden Personen auftretenden Apnoe des Erwachsenen als auch im Falle der mit SIDS in Verbindung gebrachten Apnoe des Kleinkindes. 



   Bezüglich der physiologischen Äusserungen liegen sehr ähnlich gelagerte Probleme auch im Falle anderer Atmungserkrankungen vor. Vor allem bezüglich Asthmaerkrankungen laufen breite Bemühungen zur Erstellung von automatischen Diagnosehilfen, wobei es auch hier darum geht, aus der Gesamtheit mehrerer Parameter auf den Typ bzw. den Grad der Erkrankung rückzuschliessen. Wegen der Analogie der technischen Umsetzung wird im weiteren nur auf das konkrete Beispiel der Schlafapnoe eingegangen. 



   Vollständige Diagnosen von Apnoen beruhen meist auf Anwendung der sogenannten Polysomnographie. Dabei wird der Patient im Schlaflabor für eine volle Nacht überwacht, indem eine grosse Anzahl von physiologischen Parametern aufgezeichnet wird. Die Verfügbarkeit derartiger Einrichtungen ist aber selbst in führenden   Industrieländern   sehr begrenzt. Als Alternative dienen portable Überwachungsgeräte, die an normalen Klinikbetten eingesetzt werden können. Die Anzahl der erfassten Parameter ist dabei meist auf vier bis acht begrenzt, was trotz eingeschränkter diagnostischer Aussagefähigkeit als akzeptabler Kompromiss 
 EMI1.1 
 : 372-377, 1994).Entlastung von Polysomnographiebetten erzielen. 



   Um die hohen aus stationärer Untersuchung anfallenden Kosten zu reduzieren, werden portable Überwachungsgeräte auch zum Heimmonitoring eingesetzt. Die entsprechende Effizienz bestehender Geräte ist jedoch wegen mangelnder Zuverlässigkeit beschränkt. Frühere Geräteausführungen, die nur ein oder zwei Parameter erfassen, zeigen gute praktische Anwendbarkeit, andererseits aber diagnostische Unzuverlässigkeit wegen ihres geringen Angebots an physiologischer Information. Geräte, welche die-allgemein als ausreichend   eingestuften-schon   erwähnten vier bis acht Parameter erfassen, erweisen sich im Heimbetrieb wegen ihrer schwierigen Bedienbarkeit als problematisch. Am Körper des Patienten fallen dabei zur spezifischen Erfassung der einzelnen Sensorsignale mehrere Detektoren an, die über den Körper verteilt zu plazieren sind,   z. B.

   EKG-Elektroden   und Dehnungsgürtel an verschiedenen Thoraxregionen sowie im Bauchbereich, Flowsensoren im Mund/Nasen-Bereich, aber auch Oxymeter an den Extremitäten (vergl.   z. B.   Chest 108,388-393, 1995). Funktionsstörungen können damit daraus resultieren, dass der ungeschulte Laie die Detektoren nicht korrekt plaziert oder auch daraus, dass sich die Plazierungen während der Überwachung verändern. Letztlich können auch wesentliche Beeinträchtigungen der Schlafqualität resultieren. 



   Die regionale Verteilung der verschiedenen Sensoren ergibt sich aus dem allgemein gestellten Anspruch, die einzelnen Parameter in physiologisch definierter Weise zu registrieren, wie sie von der Polysomnographie bzw. der allgemeinen klinischen Praxis vorgegeben wird. Für einen bestimmten Parameter werden die Sensoren dabei so angebracht, dass die physiologische Grösse in spezifischer Weise optimal erfasst wird. Die spezifische, optimale Erfassung einer physiologischen Grösse hat den Vorteil, dass der volle Informationsgehalt genutzt werden kann. So kann   z. B.   aus dem Signal der   Impedanz-Kardiographie   in quantitativer Weise auf die Blutausschüttung des Herzens geschlossen werden (vergl.   z.   B. W. G. Kubicek et al. Biomed.

   Eng. 9, 410-416, 1974), wobei das Elektrodensystem aber parallel zur Körperachse anzuordnen ist. Desgleichen kann eine quantitative Kalibrierung bezüglich der Ventilation der Lungen erzielt werden, soferne das Elektrodensystem normal zur Körperachse angeordnet wird (K. Futschik et al. Ber. 



  14. J. Th. Ost. Ges. Biomed. Techn., 210-213,1989). Als weiteres Beispiel sei die Elektrokardiographie erwähnt, bei der eine volle diagnostische Nutzung der Signal-Zeitverläufe die Einhaltung einer der zahlreichen spezifisch standardisierten Elektrodenplazierungen voraussetzt. 



   Eine Berücksichtigung dieser Bedingungen führt letztlich zu der schon erwähnten Komplexität der derzeit üblichen Überwachungsgeräte. Als Beispiel sei das in EP 0 504 945 A2 beschriebene Gerät naher diskutiert. Die Positionierung der Messwertaufnehmer am Körper des Patienten sieht hier folgendes vor : Im oberen und unteren Randbereich des Oberkörpers fallen drei Einmalelektroden zur Erfassung des EKG an, 

 <Desc/Clms Page number 2> 

 in seinem Zentrum ein Lagesensor, am Kehlkopf ein Mikrophon zur Erfassung der Schnarchgeräusche, an einem Finger ein Oxymeter-Sensor. Bei vielen Geräten ist zusätzlich im Mund/Nasen-Bereich ein FlowSensor vorgesehen.

   Aufgrund dieses komplizierten Detektionssystems können effiziente Anwendungen nur dann erzielt werden, wenn der Patient an der Klinik entsprechend eingeschult wird, bzw. bereits dort mit spezifisch positionierten Sensorelementen versehen wird. Auch mit diesem Aufwand ist aber mit wesentlichem Datenverlust zu rechnen, dem bei manchen Geräten durch zweiseitige Modem-Kommunikation begegnet wird (vergl.   z.   B. D. P. White et al. Sleep 18, 115-126,1995)
Ein wesentliches Kennzeichen der spezifischen Erfassung einer physiologischen Grösse ist es, das Signal von Artefakten zu bereinigen.

   So wird beispielsweise bei Erfassung der Schlafgeräusche üblicherweise ein Mikrophon verwendet, das unmittelbar am Kehlkopf befestigt wird und einen Frequenzgang aufweist, der dem Schnarchen spezifisch angepasst ist, womit letzteres mittels eines Schwellwertdetektors erkannt werden kann. Desgleichen wird ein Thorax-Dehnungsgürtel üblicherweise so plaziert und das von ihm gelieferte Signal so aufbereitet, dass die Atmungsbewegung möglichts artefaktfrei dargestellt werden kann. 



   Das Ziel der vorliegenden Erfindung ist die Angabe eines Verfahrens und einer Vorrichtung für ein Überwachungsgerät, das durch einfachste Handhabbarkeit durch den Laien gekennzeichnet ist und die Schlafqualität kaum beeinträchtigt. 



   Erfindungsgemäss wird dieses Ziel damit erreicht, dass am Körper des Patienten nur ein einziger Detektor befestigt wird, der mehrere verschiedenartige Sensoren enthalt, welche nicht spezifisch arbeiten und eine Reihe von Mischsignalen liefern, deren voller Informationsgehalt dadurch genutzt wird, dass die Signale zunächst durch einen Signalaufbereiter vorverarbeitet, digitalisiert und auf ein Speichermedium aufgezeichnet werden und anschliessend   off-line Signattrennern   zugeführt werden und von diesen aufgetrennt werden, und dass dann die so gewonnenen Signale einer Schar von einfachen, diesen nachgeschalteten Kenngrössenbildnern zugeführt werden, deren Ausgänge an einen   lernfähigen   Diagnosebildner gelegt werden, welcher zur Diagnoseausgabe trainiert wird. 



   Auf die Messung definierter artefaktfreier physiologischer Signale wird hier also verzichtet, vielmehr werden Signalartefakte als wesentliche Informationsquellen genutzt. Vorzugsweise wird durch eine grosse Anzahl von Signalkennwertbildnern der hohe Grad an "verborgener" Information erfasst, die auch in herkömmlich gemessenen Signalen enthalten ist, jedoch üblicherweise als Artefakt verworfen wird. Die Signalkennwerte werden dem lernfähigen Diagnosebildner zugeführt, der im Rahmen eines Nachtrainings auf die individuelle Einheit von Patient und Detektor angepasst wird. 



   Die Aufgabe des Detektors besteht darin, an einem einzigen Aufpunkt des Körpers ein so grosses Ausmass an physiologischer Information zu sammeln, dass es für eindeutige Diagnosen hinreichend ist. Im konkreten Anwendungsfall zur Apnoedetektion sollte dabei - als minimale Anforderung - in eindeutiger Weise zwischen normaler Atmung, obstruktiver Apnoe und zentraler Apnoe unterschieden werden. Die Einpunktdetektion bedeutet a priori, dass die vom Detektor gemessenen Parameter nicht in spezifischer Weise erfasst werden. Würde man den Messpunkt einem bestimmten Parameter spezifisch angepassen, so wäre damit zu rechnen, dass alle weiteren Parameter unspezifisch erfasst werden. Erfindungsgemäss ist ein Kompromiss vorgesehen, wonach die Detektion dort erfolgt, wo sich für die Gesamtheit aller interessierenden Parameter ein Optimum ergibt. 



   Nach dem obigen scheidet eine Oxymetrie-Messung a priori aus, da an den Extremitäten keine weiteren atmungsrelevanten Parameter erfassbar sind. Ferner ist eine Flow-Messung nicht möglich, da sich im Mund/Nasen-Bereich keinerlei weitere Parameter anbieten. Diese beiden grundsätzlich sehr wesentlichen Parameter scheiden also für eine Einpunktmessung a priori aus. Erfindungsgemäss wird der Detektor in einer Körperregion positioniert, in der sich sowohl die Atmungstätigkeit als auch die Herztätigkeit erfassen lasst, wenngleich auch nur in unspezifischer Weise, im Sinne von Mischsignalen. Bild 1 und Bild 2 zeigen zwei mögliche Varianten von Plazierungen, an denen Mischsignale gemessen können, welche sich für eindeutige Diagnosen als ausreichend erwiesen. Es handelt sich um Plazierungen im Herz- bzw. im Halsbereich. 



   Bild 1 zeigt einen herznah plazierten Detektor (1). Er besteht aus einem - aus elastischem, weich gepolsterten Material gefertigten und von einer leicht reinigbaren Kunstoffhaut   voll umhüllten - Trägerband   (2), das beispielsweise mit zwei Pflasterstreifen auf der Haut befestigt werden kann. Die genaue Plazierung kann an der Klinik markiert, die Anbringung unmittelbar vor dem Schlaf vom Patienten selbst vorgenommen werden. Bei der skizzierten Ausführung ist die Kunststoffhaut nur an vier Stellen zur Kontaktierung von vier erhabenen, aus rostfreiem Edelstahl gefertigten Elektrodenzylindern (3) unterbrochen, wobei die Kontakterung zum Körper durch Elektrodenpasta verbessert wird. Darüber hinaus beinhaltet das Trägerband einen Lotsensor (4) und ein Miniaturmikrophon   (5),   die beide von der Kunststoffhaut umhüllt sind.

   Der Detektor (1) ist über ein einziges Kabel (6), das   z. B.   bei Schlafünterbrechungen durch eine Kupplung (7) unterbrochen werden kann, mit dem Aufzeichnungsgerät (8) verbunden, das zur Signalabspeicherung mit einem Memo- 

 <Desc/Clms Page number 3> 

 Card-Schreiber versehen ist. 



   Das vom Mikrophon (5) gelieferte Mischsignal setzt sich aus drei Beiträgen zusammen, die sehr umfangreiche Information beinhalten. Ein Beitrag ergibt sich aus der Herztätigkeit, wobei die Herzgeräusche neben der für Apnoen unmittelbar relevanten Herzfrequenz fH bekanntlich eine grosse Anzahl von Herz- und Gefässanomalien charakterisieren. Ein zweiter, aus der Lungentätigkeit resultierender Beitrag charakterisiert die bei zentraler Apnoe gegen Null gehende Atemfrequenz fL. Das Signalmuster zeigt a priori starke individuelle und diagnostisch nutzbare Schwankungen. Vor allem aber verändert es sich signifikant im Falle der obstruktiven Apnoe, was bei der vorliegenden Methode ebenso genutzt wird wie das Signalmuster des dritten Beitrags, des Schnarchgeräusches. 



   Auch die Elektrodenzylinder (3) werden erfindungsgemäss mehrfach genutzt. Nach dem bekannten Grundprinzip der elektrischen   Plethysmographie   wird in der Herzregion mittels der äusseren Elektroden ein hochfrequentes   Feld (z. B.   mit 100 kHz) aufgebaut. Mittels der inneren Elektroden wird ein Mischsignal registriert, dessen Einhüllende sich aus drei genutzten Beiträgen zusammensetzt : Der sehr niederfrequente Anteil charakterisiert die Atemtätigkeit und liefert die bei zentralen Apnoen gegen Null gehende Lungenfrequenz fL, während sich obstruktive Apnoen durch Verringerung der Amplitude und gleichzeitige Anstiege des   Oberwellengehaltes   abzeichnen.

   Ein höherfrequenter Anteil liefert die Herzfrequenz, sowie-mit   Einschränkungen-Informationen   über zeitliche Veränderungen der Blutausschüttung des Herzens. Zwei Elektrodenzylinder werden letztlich auch dazu genutzt, ein nichtspezifisches   EKG-Signal   abzuleiten, das ebenfalls die Herzfrequenz liefert   und - mit Einschränkungen - auch   zur Erkennung von bei der Schlafüberwachung sehr relevanten Extrasystolen verwendet werden könnte. 



   Der Lotsensor (4) besteht im skizzierten Fall aus einem zylindrischen Röhrchen, an dessen   Innenwan-   dung eine aus weichmagnetischem Material geformte Kugel abrollt, die dem Magnetfeld eines am Röhrchenende angebrachten Permanentmagneten ausgesetzt ist und deren Lage aus der - mittels eines am zweiten Ende angebrachten Feldsensors registrierten - entsprechenden Feldverzerrung abgeleitet wird. Die Höhe des Sensorsignals codiert die für das Apnoesyndrom wesentliche Körperlage, die zeitliche Ableitung charakterisiert Körperbewegungen und-unruhen. 



   Bild 2 zeigt einen Hals-Detektor (9). Auch er besteht aus einem elastischen, weich gepolsterten und von einer Kunstoffhaut voll umhüllten Trägerband (10), das hier aber vorzugsweise zu einem Ring geschlossen wird   (z. B.   durch ein   Klettenband).   Auch hier ist ein Lotsensor (11) vorgesehen, der im wesentlichen dieselbe Information wie oben angegeben liefert. Ein Mikrophon (12) liefert ein Mischsignal, wobei hier das Schnarchgeräusch in dominanter Weise auftritt, gefolgt von Lungengeräusch und Herzgeräusch. Die Methode der elektrischen Plethysmographie erwies sich bei der Erprobung des Hals-Detektors als nur wenig effizient.   Erfindungsgemäss   ist statt dessen ein nach bekannten Grundprinzipien des Dehnungsprinzips arbeitender Plethysmographiesensor (13) vorgesehen,   z.

   B.   ein auf einem elastischen Trägerband montierter Dehnungsmessstreifen. Er wird über der Halsschlagader plaziert, womit er ein Mischsignal liefert, dessen niederfrequenter Anteil die Atmungstätigkeit charakterisiert und der   höherfrequente   Anteil die Herztätigkeit. 



   Wie bei bekannten Geräten werden die Sensorsignale im portablen, vorzugsweise batteriegespeisten Aufzeichnungsgerät vorverarbeitet und vorzugsweise nach Digitalisierung aufgezeichnet. An der Klinik werden die Signale mittels eines   Datenlesers ausgelesen   und von einem Rechner verarbeitet. Erfindungsgemäss geschieht dies in drei Schritten, der Separation der Mischsignale, der Bildung von Signalkennwerten und der Auswertung durch den lernfähigen Diagnosebildner. 



   Zur Separation der Mischsignate werden bekannte Verfahren der Filterung eingesetzt, vorzugsweise das in AT 401340B beschriebene adaptive Verfahren. Dabei werden das niederfrequente Lungensignal SL und das höherfrequente Herzsignal SH Im wesentlichen durch zwei Filter gewonnen, wobei im ersten Fall die obere und im zweiten Fall die untere Grenzfrequenz etwas unter der Herzfrequenz fH angesetzt wird. 



  Letztere kann beim herznahen Detektor auf einfache, bekannte Art aus dem   EKG-Signal   gewonnen werden. Beim Hals-Detektor ist diese adaptive Vorgangsweise wegen der Nichtverfügbarkeit eines EKG-Signals 
 EMI3.1 
 



  Erfahrungsgemäss ergeben sich hier gute Trennungen bei erwachsenen Patienten mit Grenzfrequenzen um 0, 7 Hz, bzw. entsprechend höheren Werten bei Kleinkindern. 



   Die oben beschriebene Vorgangsweise kann prinzipiell auch zur Separation der vom Mikrophon gelieferten akustischen Mischsignale verwendet werden, was sich wegen überlappender spektraler Anteile hier aber als ungleich schwieriger erweist. Eine im vorliegenden Fall besser anwendbare, bekannte Methode ist die Auftrennung mit Korrelatoren unter Anwendung der Statistik höherer Ordnung.

   Statt einer exakten Separation ist es erfahrungsgemäss aber für Klassifikationszwecke auch zielführend, das Mischsignal durch eine Reihe von unaufwendigen Filtern Gauss'scher Durchlasscharaketeristik gestaffelter Mittenfrequenz spek- 

 <Desc/Clms Page number 4> 

   tralmässig grob - in   nicht näher definierbarer Weise, entsprechend AT   401226B - aufzutrennen.   Dabei wird die Erfahrung genutzt, wonach obstruktive Apnoen durch eine verstärkte Belegung hoher Spektralanteile charakterisiert sind. Auch gehen sie mit Änderungen von Atem- und Herzgeräuschen einher, die zwar unspezifisch ausfallen, aber von einem lernfähigen Auswerter ebenfalls diagnostisch genutzt werden können. 



   Mit Ausnahme von fH - und mit Einschränkungen auch von SL und SH - kommt den derartig gewonnenen Signalen keine streng definierbare physikalische oder physiologische Bedeutung zu, was aber entsprechend AT 401226B für mittels lernfähiger Diagnosebildner, wie insbesondere Neurale Netze, vorgenommene Klassifikationen keinen wesentlichen Nachteil darstellt. Wie in AT 401226B angegeben, kann auch die weitere Signalverarbeitung in nicht streng definierter Weise vorgenommen werden, indem die Signale mehreren Kenngrössenbildnern zugeführt werden, die als einfach aufgebaute Filter oder Signalverzerrer ausgeführt sind und die Aufgabe übernehmen, von jedem Signal   mehrere-möglichst   unterschiedliche, und damit gut charakterisierende-Abbilder zu liefern.

   Dabei ist es sinnvoll, über letztere eine zeitliche Mittelung vorzunehmen, um beispielsweise für Zeitfenster von 3 s Dauer stehende Kenngrössen zu gewinnen. Letztere werden schliesslich an den Eingang des Diagnosebildners gelegt. Da Apnoeereignissen im allgemeinen zumindest eine Dauer von etwa 10 s zukommt, ist es vorteilhaft, dem Diagnosebildner als Eingangsinformation eine Folge von Kenngrössen zuzuführen, also   z. B.   drei Scharen von drei aufeinanderfolgenden Zeitfenster, d. h. die Information von insgesamt 9 s. 



   Der Diagnosebildner wird nach dem Stand der Technik aufgebaut, etwa   als dreischichtiges, "supervi-   sed" trainiertes Neurales Netz. Der Ausgang kann aus einem einzigen Neuron bestehen, dessen Wert für den Apnoeereignistyp steht, es kann aber auch jedem Wert ein eigenes Neuron zugeordnet werden. Mit der beschriebenen Vorgangsweise ergeben sich hohe Anzahlenvon Kenngrössen und damit auch von Eingangsneuronen. Daraus können sehr hohe Synapsenzahlen resultieren. Die daraus folgende Forderung von sehr umfangreichem Trainingsmaterial stellt hier kaum einen Nachteil dar, da letzteres im Falle von Apnoeereignissen leicht verfügbar ist. Daneben aber kann sich - trotz Verfügbarkeit immer rascherer Rechner - der Nachteil grosser Rechenzeiten ergeben.

   Ihm kann dadurch begegnet werden, dass das Netz zunächst zwar für alle Kenngrössen vortrainiert wird, mit bekannten Methoden der Netzreduktion   (z. B.   Pruning) aber alle jene Kenngrössen ausgeschieden werden, die zu einer erfolgreichen Klassifikation nur wenig beitragen. Die Leistungsfähigkeit des so anhand von Signalmustern mehrerer Patienten trainierten Netzes kann sich bei der eigentlichen praktischen Anwendung auf neue Patienten als ungenügend erweisen, da individuelle physiologische Schwankungen sowie Abweichungen der Detektorplazierung zu stark unterschiedlichen Signalmustern führen können. Erfindungsgemäss ist als Abhilfe vorgesehen, das Netz anhand individueller   Signalmuster   nachzutrainieren, indem dem Netz eine grössere Anzahl von Zeitfenstern, für die das Vorliegen von Apnoeereignissen ausgeschlossen werden kann-z.

   B. aus dem Zeitbereich vor dem Einschlafen - als "normal" klassifiziert angeboten werden. Das Nachtraining, welches das Netz an die individuelle von Patient und Detektor gebildete Gesamtheit anpasst, wird automatisch eingeleitet. Dem Benutzer kann aber die Aufgabe gestellt werden, den Einschlafzeitpunkt anzugeben. 



   Bild 3 zeigt eine mögliche Ausführungsform der Signalverarbeitung. Im portablen Aufzeichnungsgerät werden die von den Sensoren kommenden Signale durch Signalaufbereiter (14) vorverarbeitet und digitalisiert. Danach werden die so gewonnenen   Signale - das Plethysmographiesignal SPI,   das Mikrophonsignal   SM, c und   das Lotsensorsignal SLot-auf eine als Speichermedium eingesetzte Memocard (15) aufgezeichnet. 



  Um auch ein EKG-Signal SEKG zu gewinnen, wird das von den zwei inneren Plethysmographleelektroden gelieferte Signal einem Tiefpass (16) zugeführt, während der hochfrequente - eigentliche - Plethysmographieanteil durch einen Hochpass (17) entkoppelt wird. 



   Das Auswertesystem wird auf einem PC implementiert. Die vier von der Memocard (15) offline abgelesenen Signale werden durch Filter   (18)-   (24) separiert. Aus SPI wird durch einen Tiefpass (18) das die 
 EMI4.1 
 genutzt, indem die Periodendauer mittels des Frequenzdetektors (25) aus dem EKG-Hauptzackenabstand bestimmt wird. Aus SM, c werden durch drei einfache Gauss'sche Filter   (20)-   (22) drei verschieden abbildende Signale   SM1,     SM2,   SM3 gewonnen. Aus   SLOI   wird durch einen Tiefpass (23) ein Signalwert SLage gewonnen, der für die Körperlage codiert, durch einen Hochpass (24) ein Signal   SMot.   das Körperbewegungen anzeigt. Die somit gewonnenen acht Teilsignale werden je drei Kenngrössenbildnern (25) zugeführt.

   Letztere ermitteln in grober Näherung die Spitzenwerte, die Effektivwerte und die Mittelwerte für Zeitfenster von 3 s-sie können einfachst aufgebaut sein, da keinerlei Forderungen nach Exaktheit bestehen ; zu fordern ist nur Eindeutigkeit der Abbildung. Zum Ausgleich individueller Signalunterschiede werden diese für 3 s abgeleiteten Werte auf ihren   jeweiligen langfristigen - z. B.   für eine Stunde ermittelten-mittleren Wert bezogen. Im Falle von fH 

 <Desc/Clms Page number 5> 

 bezieht sich die Aufgabe des Kenngrössenbildners nur auf die Mittelung und den Bezug. Somit ergeben sich letztlich insgesamt 22 Kenngrössen, die an den Eingang eines   Neuralen   Netzes (26) gelegt werden.

   Um dem Netz Information über drei aufeinanderfolgende Zeitfenster anzubieten, werden ihm   über - quasi   um 3 s   verzögernde - Zwischenspeicher   (27) auch die dem vorangegangenen Zeitfenster entsprechenden Kenngrössen zugeführt, über um 6 s verzögernde Zwischenspeicher (28) auch die vorletzten. Insgesamt ergibt sich damit die hohe Zahl von 66 Eingangsneuronen, die durch Pruning reduziert werden kann. Der Netzausgang besteht aus drei Neuronen entsprechend der   Klassifizierungen"normale   Atmung   (NA)",   "obstruktive Apnoe   (DA) " und "zentrale   Apnoe   (ZA)".   



  

Claims (9)

  1. Patentansprüche 1. Verfahren zur Detektion von Atmungserkrankungen, insbesondere von Schlafapnoen, unter Einsatz von physiologischen Sensoren und einem lernfähigen Signalauswerter, dadurch gekennzeichnet, dass am Körper des Patienten nur ein einziger Detektor befestigt wird, der mehrere verschiedenartige Sensoren enthält, welche nicht spezifisch arbeiten und eine Reihe von Mischsignalen liefern, deren voller Informationsgehalt dadurch genutzt wird, dass die Signale zunächst durch einen Signalaufbereiter (14) vorverarbeitet, digitalisiert und auf ein Speichermedium (15) aufgezeichnet werden und anschliessend off-line Signaltrennern (18) zugeführt werden und von diesen aufgetrennt werden, und dass dann die so gewonnenen Signale einer Schar von einfachen, diesen nachgeschalteten Kenngrössenbildnern (25) zugeführt werden, deren Ausgänge an einen lernfähigen Diagnosebildner gelegt werden, welcher zur Diagnoseausgabe trainiert wird.
  2. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Kenngrössenbildner langfristige Mittel- werte berechnen und aus diesen langfristigen Mittelwerten Abbilder berechnen, die einem einige Sekunden dauernden Zeitfenster entsprechen.
  3. 3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Mittelwerte für mehrere aufeinanderfol- gende Zeitfenster berechnet werden, diese nacheinander einem Zwischenspeicher zugeführt werden und dass diese dann aus dem Zwischenspeicher nacheinander dem lernfähigen Diagnosebildner zugeführt werden.
  4. 4. Verfahren nach einem oder mehreren der Ansprüche 1-3, dadurch gekennzeichnet, dass der Diagno- sebildner als neuronales Netz ausgeführt ist, welches für sämtliche Kenngrössen vortrainiert wird, dann durch Pruning reduziert wird und durch Nachtraining an die individuelle von Patient und Detektor gebildete Einheit angepasst wird.
  5. 5. Vorrichtung zur Detektion von Atmungserkrankungen zur Durchführung des Verfahrens nach einem oder mehreren der Ansprüche 1-4 unter Einsatz physiologischer Sensoren und eines lernfähigen Signalauswerters, dadurch gekennzeichnet, dass ein Detektor verwendet wird, der aus mehreren verschiedenen physiologischen Sensoren besteht, von denen jeder ein eigenes Mischsignal liefert, wobei der Detektor am Körper des Patienten befestigbar, insbesondere aufklebbar ist, wobei weiters ein Signalaufbereiter zur Vorverarbeitung und Digitalisierung der Signale, ein Speichermedium zur Auf- zeichnung der vorverarbeiteten Signale, ein Signaltrenner, eine Schar von Kenngrössenbildnern, ein Zwischenspeicher für die ermittelten Kenngrössen sowie ein lernfähiger Diagnosebildner vorgesehen ist.
  6. 6. Vorrichtung zur Detektion von Atmungserkrankungen nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Detektor einen Piethysmographie-Sensor, einen akustischen Sensor und einen Lotsensor enthält.
  7. 7. Vorrichtung zur Detektion von Atmungserkrankungen nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeich- net, dass der Signaltrenner zur Trennung der Mischsignale aus Filtern oder Korrelatoren besteht.
  8. 8. Vorrichtung zur Detektion von Atmungserkrankungen nach einem oder mehreren der Ansprüche 5-7, dadurch gekennzeichnet, dass die Kenngrössenbildner Mittelwertsbildner enthalten.
  9. 9. Vorrichtung zur Detektion von Atmungserkrankungen nach einem oder mehreren der Ansprüche 5-8, dadurch gekennzeichnet, dass der Diagnosebildner ein trainierbares neuronales Netz ist. <Desc/Clms Page number 6>
AT49997A 1997-03-21 1997-03-21 Verfahren und vorrichtung zur detektion von atmungserkrankungen AT405482B (de)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
AT49997A AT405482B (de) 1997-03-21 1997-03-21 Verfahren und vorrichtung zur detektion von atmungserkrankungen

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
AT49997A AT405482B (de) 1997-03-21 1997-03-21 Verfahren und vorrichtung zur detektion von atmungserkrankungen

Publications (2)

Publication Number Publication Date
ATA49997A ATA49997A (de) 1998-09-15
AT405482B true AT405482B (de) 1999-08-25

Family

ID=3492233

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
AT49997A AT405482B (de) 1997-03-21 1997-03-21 Verfahren und vorrichtung zur detektion von atmungserkrankungen

Country Status (1)

Country Link
AT (1) AT405482B (de)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5060279A (en) * 1986-04-10 1991-10-22 Hewlett-Packard Company Expert system using pattern recognition techniques
US5092343A (en) * 1988-02-17 1992-03-03 Wayne State University Waveform analysis apparatus and method using neural network techniques

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5060279A (en) * 1986-04-10 1991-10-22 Hewlett-Packard Company Expert system using pattern recognition techniques
US5092343A (en) * 1988-02-17 1992-03-03 Wayne State University Waveform analysis apparatus and method using neural network techniques

Also Published As

Publication number Publication date
ATA49997A (de) 1998-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE10392677B4 (de) Vorrichtung und Verfahren zum Monitoring des autonomen Nervensystems
EP0504945B1 (de) Vorrichtung zur Diagnose und quantitativen Analyse von Apnoe und zur gleichzeitigen Feststellung anderer Erkrankungen
DE69331951T2 (de) Vorrichtung zur anzeige von apnoe während des schlafens
DE102008002933A1 (de) Datenaufzeichnung zur Patientenstatusanalyse
EP0858287B1 (de) Vorrichtung zur quantitativen analyse von schlafstörungen
DE69316993T2 (de) Untersuchung eines körpers
DE60126012T2 (de) Gerät zur Überwachung des Herzversagens mittels Analyse des Atemmusters
Prechtl et al. Respiratory muscle EMG in newborns: a non-intrusive method
DE10046075A1 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Erzeugung von Messdaten
DE19831109A1 (de) Verfahren zur Auswertung von mit Störungen der Atemregulation bei Früh- und Neugeborenen im Zusammenhang stehenden Meßdaten
WO2013091613A1 (de) Mobiles überwachungs-, analyse- und therapieassistenzgerät
EP4081116A1 (de) Verfahren und anordnung zur erzeugung eines ekg-signals
EP2162061B1 (de) Nachweis einer apnoe mit blutdruckabhängig erfassten signalen
EP3287065B1 (de) Gerät zur überwachung und zur beeinflussung des schlafes einer person
Butkov et al. An overview of polysomnographic technique
DE29816662U1 (de) Vorrichtung zur Detektion von Atmungserkrankungen
West et al. Continuous monitoring of respiratory variables during sleep by microcomputer
WO2009079976A9 (de) Verfahren und vorrichtung zum herz-, kreislauf- und atmungsmonitoring mittels hidden markov modellen und neuronalen netzwerken
AT405482B (de) Verfahren und vorrichtung zur detektion von atmungserkrankungen
EP2685885B1 (de) Stress- und burnoutanalyse- und diagnosegerät
DE102019129288A1 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Bestimmung des Schweregrads einer Schlafapnoe
DE102020110086B4 (de) Verfahren und system zum erstellen synthetischer zusammengesetzter wellenformen zum ermitteln eines individuellen physiologischen zustands
DE4114357C2 (de) Vorrichtung zur automatischen Erkennung von Apnoe
WO2009079977A2 (de) Verfahren und vorrichtung zur schlafmedizinischen vorabdiagnose und therapie-begleitung
DE19536632A1 (de) Anordnung und Verfahren zur Bestimmung der Schlafqualität

Legal Events

Date Code Title Description
A1J Withdrawal paragraph 166 lit. 6
A1WE Concession of restitution
ELJ Ceased due to non-payment of the annual fee