DE102011080063B4

DE102011080063B4 - Verfahren zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens und Vorrichtung zur Durchführung eines solchen Verfahrens

Info

Publication number: DE102011080063B4
Application number: DE102011080063.8A
Authority: DE
Inventors: Stefan Bernhard; Christof Schütte
Original assignee: Stefan Bernhard; Christof Schütte
Current assignee: BERNHARD, STEFAN, PROF. DR., DE; SCHUETTE, CHRISTOF, PROF. DR., DE
Priority date: 2011-07-28
Filing date: 2011-07-28
Publication date: 2015-02-26
Anticipated expiration: 2031-07-29
Also published as: DE102011080063A1

Abstract

Verfahren zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens (L), bei dem – Messgrößen (MG) der Blutzirkulation im Blutkreislauf des Lebewesens (L) an mehreren zueinander beabstandeten Stellen (P1, P2, P3 ...) des Körpers (K) des Lebewesens (L) gemessen werden und ein Satz an gemessenen Signalen (SSG), der diese Messgrößen (MG) repräsentiert, generiert wird, dadurch gekennzeichnet, – dass außerhalb des Lebewesens (L) eine bedingte Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) des Zutreffens einer Aussage (A) über den Gesundheitszustand des Lebewesens (L) bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) ermittelt wird, – dass bei dem Ermitteln der Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) ein hämodynamisches Modell (HML1, HML2, HML3) verwendet wird, das zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens (L) geeignet ist und mittels dem einem Modellparametersatz (SΘ), der Eigenschaften (E) des Blutkreislaufes des Lebewesens (L) repräsentiert, ein Satz simulierter Signale (SSG') zugeordnet werden kann, der mögliche Messgrößen (MG') der Blutzirkulation repräsentiert, und – dass das Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) die Bestimmung einer Dichteverteilung (Π(SΘ)) von Modellparametersätzen im Raum der Modellparametersätze umfasst, deren Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) in einem oberen Wahrscheinlichkeitsbereich ist.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1 und eine Vorrichtung zur Durchführung eines solchen Verfahrens gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 14.
Eine derartige Vorrichtung ist in der EP 0 857 034 B1 beschrieben. Danach ist wenigstens ein nicht invasiver Aktuator zur Erfassung eines sich zeitlich ändernden Hämoparameters der Blutzirkulation eines Patienten vorgesehen, der ein Signal erzeugt, welches diesen Hämoparameter darstellt. Wie in Zusammenhang mit 1 der Druckschrift EP 0 857 034 B1 in dieser beschrieben, ist darüber hinaus ein Sensor vorgesehen, der an einer zum Aktuator beabstandeten Stelle des Lebewesens angeordnet ist. Dieser Sensor dient der Messung des Blutdruckes des Patienten.
Aus der Druckschrift US 6 117 087 A sind ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Beurteilung des kardiovaskulären Systems eines Patienten bekannt. Das dort geschilderte Verfahren beinhaltet die Messung von Eigenschaften der Blutzirkulation im Blutkreislauf eines Patienten an mehreren zueinander beabstandeten Stellen des Körpers des Patienten und das Erzeugen und Erfassen eines Satzes an Signalen, der diese Eigenschaften darstellt. Darüber hinaus wird bei dem in dieser Druckschrift beschriebenen Verfahren ein hämodynamisches Modell angewendet, welches ein nicht empirisch-basiertes Konstrukt ist, das insbesondere aus Grundprinzipien abgeleitet ist. Dieses hämodynamische Modell ist zur Simulation der Blutzirkulation des Patienten geeignet und dient zur Vorhersage gemessener Signale, die mit dem kardiovaskulären Blutfluss des Patienten verknüpft sind, als Funktion einer Mehrzahl an Modellparametern.
Gemäß dem aus der Druckschrift US 6 117 087 A bekannten Verfahren wird eine physiologische Beschreibung des kardiovaskulären Systems des Patienten dadurch ermöglicht, dass ein gemessener Satz an Pulssignalen mit einem in einer Bibliothek gespeicherten Satz an vorhergesagten Signalen verglichen wird und der vorhergesagte Satz an Pulssignalen bestimmt wird, der die höchste Übereinstimmung mit dem erfassten Satz an Pulssignalen aufweist. Aus der Druckschrift US 6 117 087 A ist nicht nur das eben beschriebene Verfahren, sondern auch eine Vorrichtung zur Durchführung des eben beschriebenen Verfahrens bekannt.
Bei dem aus der Druckschrift US 6 117 087 A bekannten Verfahren wird der durch Messung erfasste Satz an Pulssignalen über die Bestimmung eines Satzes an simulierten Signalen, der die höchste Übereinstimmung mit den erfassten Signalen aufweist, mit genau einem Satz an sogenannten ”kritischen Modellparametern” verknüpft, welche angeblich den stärksten Einfluss auf die Simulation ausüben (vergleiche hierzu insbesondere Spalte 13, Zeilen 42ff der US 6 117 087 A ). Während das verwendete hämodynamische Modell „Tausende von Freiheitsgraden” habe, sei ein Satz von sechs kritischen Modellparametern ausreichend, um den erfassten Satz an Pulssignalen eindeutig zu spezifizieren. Eine eindeutige Spezifikation der Pulssignale durch nur sechs Modellparameter ist im Allgemeinen nicht möglich, insofern ist diese Aussage zweifelhaft. Insbesondere erlaubt selbst die Kenntnis der genannten Modellparameter nur eingeschränkte Aussagen über den Zustand des kardiovaskulären Systems des Lebewesens.
Einen Überblick über den Stand der Technik gibt die DE 103 59 817 A1 . über die Druckschrift EP 2 395 445 A2 ist ferner ein Verfahren samt Anordnung für eine wahrscheinlichkeitsbasierte Erkennung krankheitsbedingter Veränderungen bekannt, indem einerseits durch Ähnlichkeitsvergleiche die Parameter variiert und andererseits die Daten einem Klassifikator zugeführt werden. In DE 10 2004 043 312 A1 wird ein Verfahren zur Überwachung des medizinischen Risikos einer Gesundheitsstörung beschrieben, das anhand validierter Risikowerte eine Einschätzung des Krankheitszustands und -verlaufs vornimmt. Ferner ist auch über die Druckschrift DE 10 2005 021 779 A1 eine Variante der parameterbasierten Risiko-Diagnostik bekannt.
Des Weiteren werden durch die sechs kritischen Modellparameter, die in Tabelle 3 der genannten Druckschrift angegeben sind, keinerlei Eigenschaften des Blutkreislaufes eines Lebewesens erfasst, die hypothetische und/oder tatsächliche pathologische Veränderungen des Blutkreislaufes – wie beispielsweise Stenosen – darstellen. Solche. haben allerdings eine direkte Auswirkung auf die Pulssignale des Patienten. Durch das Nicht-Erfassen von hypothetischen und/oder tatsächlichen pathologischen Veränderungen des Blutkreislaufes kann das Modell im Allgemeinen nicht zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens, dessen Blutkreislauf solche Veränderungen aufweist oder möglicherweise aufweist, in Hinblick auf diese Veränderungen herangezogen werden.
Darüber hinaus ist das in der Druckschrift US 6 117 087 A beschriebene Verfahren ein Versuch einer bijektiven Abbildungen eines erfassten Satzes an Pulssignalen eines Patienten auf genau die genannten sechs Werte ”kritischer” Modellparameter des dort beschriebenen hämodynamischen Modells. Ein solches Vorgehen wird vorliegend als bijektive Modellinversion bezeichnet. Durch diese bijektive Modellinversion soll eine eindeutige physiologische Beschreibung erreicht werden. Eine Bestimmung von bedingten Wahrscheinlichkeiten des Zutreffens einer Aussage über den Gesundheitszustand des Patienten bei Kenntnis des erfassten Satzes an Signalen ist dabei nicht vorgesehen. Es ist insbesondere nicht bekannt, wie bei einer bijektiven Modellinversion eines deterministischen hämodynamischen Modells eine Wahrscheinlichkeit für das Zutreffen der mittels dieser Modellinversion erlangten physiologischen Beschreibung ermittelt werden könnte.
Die Aufgabe vorliegender Erfindung ist daher die Bereitstellung eines. verbesserten Verfahrens zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens und einer Vorrichtung zur Durchführung eines solchen verbesserten Verfahrens zur Beurteilung des Gesundheitszustandes.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und durch eine Vorrichtung gemäß Anspruch 14 gelöst. Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben. Die im Folgenden angeführten Ausgestaltungen des Verfahrens mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sind in analoger Weise auch als Ausgestaltungen der Vorrichtung gemäß Anspruch 14 anzuwenden und umgekehrt.
Gemäß dem Anspruch 1 werden bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Beurteilung des Gesundheitszustandes Messgrößen der Blutzirkulation im Blutkreislauf des Lebewesens an mehreren zueinander beabstandeten Stellen des Körpers des Lebewesens gemessen und es wird ein Satz an gemessenen Signalen, der diese Messgrößen repräsentiert, generiert.
Dabei zeichnet sich das erfindungsgemäße Verfahren zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens dadurch aus, dass außerhalb des Körpers des Lebewesens eine bedingte Wahrscheinlichkeit des Zutreffens einer Aussage über den Gesundheitszustand des Lebewesens bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen ermittelt wird. Hierzu wird bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit ein Modell, das zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens geeignet ist (hämodynamisches Modell), verwendet. Dabei ist das hämodynamische Modell so konzipiert, dass mittels ihm einem Modellparametersatz, der Eigenschaften des Blutkreislaufes des Lebewesens repräsentiert, ein Satz simulierter Signale (SSG') zugeordnet werden kann, der mögliche Messgrößen der Blutzirkulation repräsentiert. Der Begriff ”Zuordnen” umfasst hierbei im Sinne dieser Erfindung sowohl, dass es sich um ein deterministisches hämodynamisches Modell handeln kann, dass also jedem Modellparametersatz durch das Modell genau ein Satz simulierter Signale (SSG') zugeordnet werden kann, als auch, dass es sich um ein probabilistisches hämodynamisches Modell handeln kann, dass also durch das Modell jedem Modellparametersatz die Wahrscheinlichkeit eines Satzes simulierter Signale zugeordnet werden kann. Darüber hinaus umfasst das Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit des Zutreffens der Aussage über den Gesundheitszustand des Lebewesens beim erfindungsgemäßen Verfahren die Bestimmung einer Dichteverteilung von Modellparametersätzen im Raum der Modellparametersätze, deren Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen in einem oberen Wahrscheinlichkeitsbereich ist. (Hierbei bezieht sich „deren Wahrscheinlichkeit” auf die Wahrscheinlichkeit der Dichteverteilung von Modellparametersätzen beim Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen.)
In einer Ausführungsvariante wird die bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen wahrscheinlichste Dichteverteilung von Modellparametersätzen im Raum der Modellparametersätze bestimmt.
Es ist anzumerken, dass sowohl Ausführungsvarianten des Verfahrens vorgesehen sind, in denen die Zuordnung eines Satzes an simulierten Signalen (oder der Wahrscheinlichkeit eines Satzes an simulierten Signalen) zu wenigstens einem Modellparametersatz durch das hämodynamische Modell während des Verfahrens (z. B. durch numerische Simulation) erfolgt als auch alternative Ausführungsvarianten, in denen eine solche Zuordnung bereits vor der Durchführung des Verfahrens (z. B. durch vorhergehende numerische Simulation) erfolgt ist. Auch eine Kombination ist möglich, dies bedeutet, dass die Zuordnung eines Satzes von simulierten Signalen (oder der Wahrscheinlichkeit eines Satzes an simulierten Signalen) zu wenigstens einem Modellparametersatz während des Verfahrens erfolgt und dass die entsprechende Zuordnung zu wenigstens einem anderen Modellparametersatz bereits vor der Durchführung des Verfahrens erfolgt.
Die genannten Zuordnungen von Modellparametersätzen zu Sätzen von simulierten Signalen werden in einer Ausführungsvariante bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit, insbesondere bei der Bestimmung einer Dichteverteilung von Modellparametersätzen im Raum der Modellparametersätze verwendet, deren Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) in einem oberen Wahrscheinlichkeitsbereich ist.
In einer Ausführungsvariante des Verfahrens ist bei dem Bestimmen der Dichteverteilung eine Delta-Distribution als Dichteverteilung der Modellparametersätze im Raum der Modellparametersätze ausgeschlossen. Dies bedeutet, dass in dieser Ausführungsvariante das hämodynamische Modell keine bijektive Modellinversion bei dem Ermitteln der Wahrscheinlichkeit der Aussage erfolgt. Das heißt, dass bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen bei der Bestimmung der Dichteverteilung von Modellparametern von vorneherein jede Dichteverteilung der Modellparametersätze ausgeschlossen wird, durch die jedem Modellparameter des Modellparametersatzes genau ein Wert zugeordnet werden würde.
Bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit der Aussage werden in einer Ausführungsvariante Informationen über physiologische Merkmale des Lebewesens, insbesondere über das Geschlecht, das Alter, das Gewicht, die Gewichtsverteilung im Körper und/oder die Körpermaße des Lebewesens, und/oder Informationen über den körperlichen Belastungszustand des Lebewesens bei der Messung von Eigenschaften der Blutzirkulation verwendet. Solche physiologischen Merkmale können auch Kenntnisse über den Gesundheitszustand des Lebewesens umfassen, die vor der Durchführung des Verfahrens gewonnen worden sind. Derartige Kenntnisse über den Gesundheitszustand des Lebewesens können z. B. mittels sonographischer, stressechokardiografischer, subtraktionsangiografischer, koronarangiographischer, magnet-resonanz-tomografischer und/oder auf dem Ultraschall-Dopplereffekt beruhender Verfahren ermittelt werden. Zusätzlich oder alternativ können zur Ermittelung dieser Kenntnisse eine Elektrokardiogrammmessung und/oder eine Messung des Blutsauerstoffgehaltes vorgenommen werden. Die genannten Kenntnisse über den Gesundheitszustand des Lebewesens können auch z. B. Informationen über die Einnahme von Medikamenten durch das Lebewesen, vorliegende Erkenntnisse über Vorerkrankungen des Lebewesens (z. B. über eine Diabeteserkrankung oder Herzerkrankung), genetische Dispositionen des Lebewesens und/oder Informationen über die Nahrungs- und oder Schadstoffaufnahme des Lebewesens (z. B. über das Drogenkonsumverhalten) umfassen.
Bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit der Aussage werden in einer Ausführungsvariante in einer Erfahrungsdatenbank gespeicherte Informationen verwendet. Hierbei können diese Informationen insbesondere eine Verknüpfung einer Verteilung von durch Messung an mehreren Lebewesen einer Lebewesenpopulation erzeugter Sätze von gemessenen Signalen mit Informationen über den Gesundheitszustand dieser Lebewesen und/oder mit anderen physiologischen Merkmalen dieser Lebewesen umfassen. Dabei kann beispielsweise einem bestimmten Krankheitsbild, das bei einer Untergruppe der Lebewesenpopulation bekanntermaßen realisiert ist, eine Verteilung von durch Messung an mehreren Lebewesen dieser Untergruppe erzeugten Sätzen von gemessenen Signalen zugeordnet und diese Zuordnung in der Erfahrungsdatenbank gespeichert sein. Dabei kann vorgesehen sein, dass die Erfahrungsdatenbank lernfähig ist, dass also neu erzeugte Sätze von gemessenen Signalen mit neu ermittelten oder bereits bekannten Informationen über den Gesundheitszustand von Lebewesen und/oder über andere physiologische Merkmale dieser Lebewesen der Lebewesenpopulation bei der Verknüpfung der Verteilung dieser Signale mit Informationen über den Gesundheitszustand berücksichtigt werden. Dabei ist in einer Ausführungsvariante vorgesehen, dass Muster in diesen Informationen und/oder in den Sätzen von gemessenen Signalen von Lebewesen der Lebewesenpopulation erkannt werden und/oder das Muster in der Verknüpfung dieser Informationen mit der Verteilung der Signale mit Informationen über den Gesundheitszustand erkannt werden. Auch das Berücksichtigen weiterer Lebewesen in einer entsprechend erweiterten Lebewesenpopulation und erweiterten Erfahrungsdatenbank kann dabei beispielsweise vorgesehen sein.
In einer besonders vorteilhaften Ausführungsvariante des Verfahrens wird die Dichteverteilung der Modellparametersätze im Raum der Modellparametersätze ermittelt, deren Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen und der Information in der Erfahrungsdatenbank in einem oberen Wahrscheinlichkeitsbereich ist, insbesondere z. B. diejenige Dichteverteilung, die am wahrscheinlichsten ist.
Es ist in einer Variante des Verfahrens vorgesehen, dass die Anzahl und Signifikanz der einzelnen Bestandteile des Satzes an gemessenen Signalen im Rahmen des Verfahrens bestimmt wird. Unter der Bestimmung der Signifikanz einzelner Bestandteile des Satzes an gemessenen Signalen versteht man vorliegend, dass bestimmten Bestandteilen eine höhere Gewichtung und/oder Bedeutung bei der Beurteilung des Gesundheitszustandes des Lebewesens zugemessen wird als anderen.
Bei einer Weiterbildung des Verfahrens werden mehrere räumlich beabstandete Messungen von Messgrößen der Blutzirkulation im Blutkreislauf des Lebewesens vorgenommen und es wird bei jeder Messung ein Satz an gemessenen Signalen, der diese Messgrößen repräsentiert, erfasst. Hierbei kann vorgesehen sein, dass eine zeitliche Mittelung der Messgrößen vorgenommen wird. Die bedingte Wahrscheinlichkeit des Zutreffens einer Aussage über den Gesundheitszustand des Lebewesens wird dabei bei Vorhandensein dieser mehreren Sätze an gemessenen Signalen ermittelt. Darüber hinaus können die Anzahl der Messstellen, die Positionen der Messstellen und/oder eine Gewichtung der gemessenen Größen während der Messung in Abhängigkeit von den bereits aufgenommenen Messergebnissen angepasst werden. Insbesondere können die Messstellen unterschiedlich gewichtet sein.
Es wird in einer Weiterbildung die Dichteverteilung von Modellparametersätzen bei Vorhandensein aller Sätze an gemessenen Signalen im Raum der Modellparametersätze ermittelt, deren Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen in einem oberen Wahrscheinlichkeitsbereich ist. Es kann dabei diejenige Dichteverteilung ermittelt werden, die bei Vorhandensein aller Sätze an gemessenen Signalen am wahrscheinlichsten ist.
Das hämodynamische Modell zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens ist in einer besonders vorteilhaften Weiterbildung des Verfahrens so vorgesehen und eingerichtet, dass es das Vorhandensein, die räumliche Lokalisation und/oder andere Eigenschaften der Ausprägung wenigstens einer tatsächlichen oder hypothetischen kardiovaskulären Störstelle im Blutkreislauf des Lebewesens bei der Simulation berücksichtigen kann. Der Begriff ”kardiovaskuläre Störstelle” ist in dieser Erfindung weit gefasst, so umfasst er z. B. eine Verengung der Blutgefäße durch Stenosen ebenso wie andere der Eigenschaften der Blutgefäße vom gesunden Zustand. Solche Abweichungen können beispielsweise Abweichungen von der im gesunden Zustand zu erwartenden Blutvolumenverteilung im Körper, des Flusses durch Organe und/oder der peripheren Wellenwiderstände der Mikrozirkulation (repräsentiert durch z. B. bestimmte Werte oder Wertebereiche für die Windkesselbedingungen), Eigenschaften der Arterien, Arterienwandstärken, Durchmesser und Längen der Arterien, Impedanzen und Impedanzsprünge an Bi- oder Multifurkationen oder Stenosen und Aneurysmen umfassen. Hierdurch kann das Verfahren z. B. gezielt- und patientenspezifisch zur Bestimmung von Eigenschaften der Ausprägung solcher kardiovaskulärer Störstellen, wie z. B. von Stenosen und/oder Aneurysmen, oder aber zur Planung von patientenspezifischen Eingriffen (Bypass, Stent, usw.), verwendet werden. In einer Ausführungsvariante ist vorgesehen, dass das Verfahren bei der Planung patientenspezifischer Eingriffe (wie beispielsweise Bypass- oder Stentoperationen) herangezogen wird.
In einer besonders vorteilhaften Ausführungsvariante umfasst die Aussage über den Gesundheitszustand des Lebewesens eine Aussage über das Vorhandensein, die räumliche Lokalisation und/oder die Eigenschaften der Ausprägung wenigstens einer tatsächlichen oder hypothetischen kardiovaskulären Störstelle im Blutkreislauf des Lebewesens.
In einer Weiterbildung des Verfahrens werden wenigstens zwei verschiedene hämodynamische Modelle zur Simulation der Blutzirkulation bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit verwendet, wobei bei diesem Ermitteln jeweils die Wahrscheinlichkeiten dafür, dass das jeweilige hämodynamische Modell bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen zutrifft, bestimmt werden. Beispielsweise kann in einer Ausführungsvariante ein hämodynamisches Modell sich von einem anderen hämodynamischen Modell ausschließlich in der Modellierung des Vorhandenseins, der räumlichen Lokalisation und/oder anderer Eigenschaften der Ausprägung wenigstens einer tatsächlichen oder hypothetischen kardiovaskulären Störstelle im Blutkreislauf des Lebewesens unterscheiden und das Verfahren eine Bestimmung der Wahrscheinlichkeit umfassen, mit der eines der beiden Modelle diese Störstelle zutreffend beschreibt. Alternativ oder zusätzlich können die Modelle auch andere Unterschiede, insbesondere in der Art und Weise, wie die Blutzirkulation des Lebewesens modelliert wird, aufweisen. In einer Ausführungsvariante können sich diese Modelle insbesondere darin unterscheiden, ob sie das kardiovaskuläre System durch vereinfachende Symmetrieannahmen im Rahmen mit weniger als drei Raumdimensionen beschreiben. Man spricht in diesen Zusammenhängen von null-dimensionalen, eindimensionalen und zweidimensionalen im Gegensatz zu dreidimensionalen Modellen. Ein Beispiel für ein null-dimensionales Modell ist z. B. aus der Veröffentlichung Mirazee et al. „Simulation of Human Cardiovascular System and Blood Vessel Obstructions Using Lumped Methods”, World Academy of Science, Engineering and Technology 41, 2008, S. 366 ff bekannt. Auch Mischformen sind möglich, also Modelle, die abschnittsweise eine jeweils voneinander unterschiedliche Dimensionalität der Beschreibung vornehmen. Modelle mit Abschnitten niedrigerer Dimensionen sind gegenüber Modellen mit Abschnitten höheren Dimensionen im Allgemeinen dadurch vereinfacht, dass die zur Zuordnung eines simulierten Satzes von Signalen notwendigen mathematischen Operationen weniger aufwendig sind und daher schneller durchgeführt werden können.
Bei dem Verfahren erfolgt in einer Ausführungsvariante das Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit des Zutreffens einer Aussage über den Gesundheitszustand mittels Methoden der Bayes'schen Statistik.
In einer Ausführungsvariante umfasst die Messung der Messgrößen der Blutzirkulation eine Messung des lokalen (oder gemittelten) Blutdruckes, des Blutdruckverlaufs und/oder des Blutsauerstoffgehaltes und/oder eine elektrokardiografische Messung und/oder eine Messung des Blutflusses, insbesondere der lokalen (oder der gemittelten) Strömungsgeschwindigkeit. Dabei kann die Messung der Messgrößen beispielsweise als Zeitreihenmessung (zu einzelnen Zeitpunkten) erfolgen. Alternativ kann die Messung fortlaufend erfolgen. Es ist dabei möglich bei der Messung des Blutdruckverlaufes, des Blutflussverlaufes und/oder des Blutsauerstoffgehaltes die jeweiligen Messgrößen zu mitteln und/oder nur Mittelwerte der Messgrößen zu erfassen. Der bei dem Verfahren erfasste Satz an gemessenen Signalen besteht in einer Ausführungsvariante aus mehreren Sätzen an gemessenen Signalen, die zeitlich aufeinander folgend aber an verschiedenen Stellen erfasst wurden.
Das Modell kann auch an chemische und/oder thermische Grundgleichungen gekoppelt werden, um bspw. die Wirkstoff- und/oder Temperaturverteilung im Körper zu berechnen.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung ist das Bereitstellen einer Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens zur Beurteilung des Gesundheitszustandes des Lebewesens gemäß Anspruch 14.
Gemäß diesem Anspruch 14 umfasst diese Vorrichtung eine Messeinrichtung, die dazu vorgesehen und eingerichtet ist, Messgrößen der Blutzirkulation im Blutkreislauf des Lebewesens an mehreren zueinander beabstandeten Stellen des Körpers (zeitgleich) zu messen, und einen Satz an gemessenen Signalen zu generieren, der diese Messgrößen repräsentiert. Eine solche Messung kann in einer Ausführungsvariante an mehreren Stellen des Körpers zeitgleich erfolgen.
Dabei zeichnet sich die Vorrichtung dadurch aus, dass sie eine Auswerteeinheit umfasst, die dazu vorgesehen und eingerichtet ist, die bedingte Wahrscheinlichkeit einer Aussage über den Gesundheitszustand des Lebewesens bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen zu ermitteln. Hierbei sind diese Mittel so eingerichtet und vorgesehen, dass bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit der Aussage ein hämodynamisches Modell, das zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens geeignet ist, verwendet wird. Dieses ist so konzipiert, dass mittels ihm einem Modellparametersatz, der Eigenschaften des Blutkreislaufes des Lebewesens repräsentiert, ein Satz simulierter Signale, der mögliche Messgrößen repräsentiert, zugeordnet werden kann. Der Begriff ”Zuordnen” umfasst hierbei im Sinne dieser Erfindung sowohl, dass es sich um ein deterministisches hämodynamisches Modell handeln kann, dass also durch das Modell jedem Modellparametersatz genau ein Satz simulierter Signale zugeordnet werden kann, als auch, dass es sich um ein probabilistisches hämodynamisches Modell handeln kann, dass also die. Wahrscheinlichkeit eines Satzes simulierter Signale zugeordnet werden kann.
Die Vorrichtung umfasst dabei Mittel, die dazu vorgesehen und eingerichtet sind, bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen eine Dichteverteilung von Modellparametersätzen des hämodynamischen Modells im Raum der Modellparametersätze zu bestimmen, deren Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen in einem oberen Wahrscheinlichkeitsbereich ist. Die Mittel zum Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit sind dabei dazu geeignet und eingerichtet, die bedingte Wahrscheinlichkeit einer Aussage über den Gesundheitszustand des Lebewesens bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen unter Verwendung der bestimmten wahrscheinlichsten Dichteverteilung zu ermitteln. In einer Ausführungsvariante sind die genannten Mittel Teil der Auswerteeinheit, alternativ können diese Mittel auch als eigenständiges Teil der Vorrichtung, also nicht als Teil der Auswerteeinheit, verwirklicht sein.
In einer Ausführungsvariante ist vorgesehen, dass die Vorrichtung Datenspeicherungsmittel z. B. in Form eines Datenträgers umfasst oder mit externen Datenspeicherungsmitteln kommunizieren kann, und dass sie dazu vorgesehen und eingerichtet ist, bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit auf die in diesen Datenspeicherungsmittel gespeicherten Informationen zurückzugreifen. Dabei handelt es sich in einer Ausführungsvariante insbesondere um eine Erfahrungsdatenbank, die eine Verknüpfung einer Verteilung von durch Messung an mehreren Lebewesen einer Lebewesenpopulation erzeugten Sätzen von gemessenen Signalen mit Informationen über den Gesundheitszustand eines oder mehrerer dieser Lebewesen und/oder mit Informationen über ander physiologische Merkmale eines oder mehrere dieser Lebewesen umfasst.
Die Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Figuren der Zeichnungen näher erläutert.
Es zeigen:
1 eine schematische Abbildung des kardiovaskulären Kreislaufsystems des menschlichen Körpers.
2A eine schematische Abbildung des kardiovaskulären Kreislaufsystems des menschlichen Körpers unter Angabe von beispielhaft gewählten, zueinander beabstandeten Stellen, an denen eine Mehrkanalmessung von physiologischen Eigenschaften vorgenommen werden kann;
2B eine schematische Abbildung des kardiovaskulären Kreislaufsystem des menschlichen Körpers unter Angabe von beispielhaft gewählten Bereichen, in denen Stellen ausgewählt werden können, an denen eine Mehrkanalmessung von physiologischen Eigenschaften vorgenommen wird;
3A eine schematische Abbildung des menschlichen, kardiovaskulären Arteriensystems;
3B eine schematische Abbildung der Topologie eines Modells des menschlichen kardiovaskulären Arteriensystems, auf dem ein hämodynamisches Modell beruht;
4A eine schematische Abbildung der Topologie eines Modells des menschlichen kardiovaskulären Arteriensystems, zusammen mit einer grafischen Darstellung der zeitlichen Funktion der Änderung von simulierten Messgrößen des kardiovaskulären Systems auf Basis eines hämodynamischen Modells;
4B eine schematische Abbildung des menschlichen kardiovaskulären Arteriensystems, zusammen mit einer grafischen Darstellung der zeitlichen Funktion der Änderung von Messgrößen des kardiovaskulären Systems;
5 eine schematische Abbildung der Druckverteilung im kardiovaskulären System eines gesunden Menschen;
6 eine schematische Abbildung zur Illustration eines Verfahrens zur Beurteilung des Gesundheitszustandes;
7 eine schematische Abbildung zur Illustration der Verknüpfung verschiedener Informationen bei der Durchführung des Verfahrens zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens;
8 eine schematische Abbildung eines Teils des kardiovaskulären Systems des menschlichen Körpers zur Illustration des Vorhandenseins (tatsächlicher oder hypothetischer) Störstellen.
1 zeigt eine schematische Abbildung des kardiovaskulären Kreislaufsystems des menschlichen Körpers. Dabei ist zum einen das arterielle, systemische System K1 des menschlichen Körpers schematisch dargestellt. Dieses befördert sauerstoffhaltiges Blut von dem linken Ventrikel durch die Aorta zu allen Teilen des menschlichen Körpers. Die Arterien verteilen das Blut an die menschlichen Organe und versorgen die Muskeln mit Sauerstoff, während die Venen über das venöse System das Blut zurück zum Herzen befördern. Darüber hinaus ist das venöse System K2 des menschlichen Körpers in 1 dargestellt. Neben der Versorgung der Muskeln mit Sauerstoff und Nährstoffen stabilisiert das kardiovaskuläre System die Körpertemperatur und den pH-Wert. Im Rahmen der Erfindung wird das kardiovaskuläre System des Menschen durch ein hämodynamisches Modell simuliert. Dies wird in Zusammenhang mit den Erläuterungen der 3A bis 7 dargelegt.
2A zeigt eine schematische Abbildung der Konturen eines menschlichen Körpers K3 und des kardiovaskulären Systems. Im Rahmen eines Verfahrens zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens, insbesondere eines Menschen, werden Eigenschaften der Blutzirkulation im Blutkreislauf des Lebewesens an mehreren zueinander beabstandeten Stellen P1–P20 des Körpers des Lebewesens gemessen. Beispielsweise kann im Rahmen einer Ausführungsvariante des Verfahrens einer tonometrische Mehrkanalmessung des Blutdruckes an diesen Stellen vorgenommen werden. Alternativ oder zusätzlich ist auch eine Messung anderer Messgrößen, wie des Blutflusses an diesen Stellen oder des Blutsauerstoffgehaltes möglich. Hierbei kann der zeitliche Verlauf des Blutdruckes erfasst werden. Alternativ oder zusätzlich können an diesen Stellen auch Strömungsgeschwindigkeiten und/oder Flüsse sowie Kombinationen der verschiedenen Messgrößen an diesen Stellen lokal (oder in einem lokalen Raumbereich) gemessen werden. Eine Möglichkeit für die Auswahl von zwanzig solcher Stellen P1 bis P20 ist in 2A abgebildet, dabei sind die Stellen P1 und P2, P3 und P4, P5 und P6, P7 und P8, P9 und P10, P11 und P12, P13 und P14, P15 und P16, P17 und P18, P19 und P20 bezüglich einer gedachten durch die vertikale Mitte des menschlichen Körpers verlaufenden Symmetrieachse spiegelsymmetrisch. angeordnet. Man beachte, dass nicht alle dieser Stellen zur Messung herangezogen werden müssen, es kann auch eine Auswahl einiger dieser Stellen erfolgen. Eine Messung des Blutdruckes kann an den Stellen P1 und/oder P2 an den Schläfen, an den Stellen P3 und/oder P4 an den Halsschlagadern und/oder an den Stellen P5 und/oder P6 und/oder P19 und/oder P20 im Bereich der Hände erfolgen. An den Stellen P7 und/oder P8 kann eine Messung im Lendenbereich und/oder an den Stellen P9 und/oder P10 an den Oberschenkeln (Kniekehlen) erfolgen. Eine Messung an den Stellen P13 und/oder P14 sowie P12 und/oder P11 kann im Fußbereich bzw. im Bereich der Fußgelenke erfolgen. Eine Messung kann darüber hinaus an den Stellen P17 und/oder P18 im Bereich der Armbeugen und/oder an den Stellen P16 und/oder P15 im Bereich der Oberarme erfolgen. Die abgebildeten Stellen sind dabei exemplarisch zu verstehen, es sind auch Messungen an anderen zusätzlichen oder alternativen Stellen möglich, die nicht explizit abgebildet sind.
Z. B. eine tonometrische Mehrkanalmessung kann dabei dergestalt erfolgen, dass der Blutdruck als Funktion der Zeit an einigen oder allen der angegebenen und in 2A abgebildeten Körperstellen bzw. in der 2B abgebildeten Körperbereichen erfasst wird. Somit ergibt sich bei der Durchführung des Verfahrens z. B. eine Erfassung des Blutdrucks als Messgröße als Funktion des Ortes und der Zeit. Alternativ kann auch der Blutfluss oder der Blutsauerstoffgehalt an einigen oder allen der angegeben Stellen ermittelt werden. Die ermittelten Messgrößen werden dabei in Form eines Satzes an gemessenen Signalen erfasst und im Laufe der weiteren Verfahrensschritte verarbeitet und ausgewertet. Dabei ist es möglich, dass die Auswertung noch während der Messung erfolgt bzw. alternativ, dass die Auswertung erst nach Abschluss der Messung erfolgt.
Die in 2A abgebildeten Stellen, an denen eine Mehrkanalmessung stattfinden kann, sind exemplarisch gewählt. Die 2B zeigt im Unterschied hierzu eine schematische Abbildung des menschlichen Körpers und des kardiovaskulären Systems, wobei beispielhaft durch Schraffierung Bereiche dargestellt sind, in denen Stellen ausgewählt werden können, an denen tonometrische Mehrkanalmessungen von physiologischen Eigenschaften eines Patienten vorgenommen werden können. Diese Messungen können wie in 2A beschrieben bezüglich verschiedener physiologischer Eigenschaften, insbesondere bezüglich des zeitlichen Verlaufs des Blutdruckes und/oder des Blutflusses erfolgen. Es ist auch in gewissen Ausführungsvarianten des Verfahrens möglich, Stellen, die in 2A abgebildete sind, mit solchen aus 2B bei der Mehrkanalmessung zu kombinieren.
Eine zur schematischen Abbildung K1 des arteriellen kardiovaskulären Systems K1 alternative Abbildung ist in 3A gezeigt. Im Rahmen der Erfindung wird dieses kardiovaskuläre System des Menschen durch ein hämodynamisches Modell simuliert. Hämodynamische Modelle sind biologische und/oder biophysikalische Modelle, die zur (in der Regel numerischen) Simulation der Blutzirkulation im Blutkreislauf eines Lebewesens geeignet sind. Solche Modelle sind in der Regel strömungsmechanische Modelle, die eventuell mit chemischen bzw. elektrischen Grundgleichungen gekoppelt sind. Dabei beruhen diese Modelle auf der Erkenntnis, dass Eigenschaften des kardiovaskulären Systems und insbesondere der Blutgefäße und des Blutflusses durch biophysikalische, insbesondere strömungsmechanische, Gleichungen erfasst und mathematisch beschrieben werden können. Zusätzlich können auch weitere mechanische, elektrische und/oder chemische Gleichungen in diesen Modellen gekoppelt sein. Hierzu muss das kardiovaskuläre System im Rahmen des hämodynamischen Modells erfasst und abgebildet werden.
Die 3B zeigt eine schematische Abbildung der im Rahmen eines hämodynamischen Modells modellierten Arterienabschnitte der Hauptarterien des Menschen in ihrer räumlichen Anordnung zueinander. Hämodynamische Modelle beruhen in der Regel auf bestimmten biophysikalischen Annahmen und physiologischen Kenntnissen.
So ist es im Allgemeinen üblich, Blut im Rahmen dieser Modelle als eine inkompressible, newtonsche Flüssigkeit zu approximieren und die viskoelastischen Eigenschaften der arteriellen Wände sowie die Topologie des kardiovaskulären Systems zu berücksichtigen. Alternativ ist auch eine Abweichung von der Annahme, dass Blut eine inkompressible, newtonsche Flüssigkeit darstellt, möglich.
Ein konkretes hämodynamisches Modell, das beispielhaft bei der Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens angewendet wird, ist in der Dissertation von Stefan Bernhard mit dem Titel: ”Transient integral boundary layer method to simulate entrance flow conditions in quasi-one-dimensional arterial blood flow”, Göttingen 2006, beschrieben. Ein anderes hämodynamisches Modell wurde in der Druckschrift US 6 117 087 A offenbart.
Beide Modelle beruhen auf der Annahme, dass es sich bei dem im kardiovaskulären System strömenden Blut um eine newtonsche Flüssigkeit handelt und dass die inkompressible Navier-Stokes Gleichung zur Beschreibung der Eigenschaften der Blutzirkulation geeignet ist.
Bei dieser Gleichung wird die zeitliche und räumliche Abhängigkeit der Strömungsgeschwindigkeit v_x, v_r und v_θ in Zylinderkoordinaten x, r und θ ν →(x, t) = (ν_x(x, t, θ), ν_r(x,t, θ), ν_θ(x, t, θ))^T und der entsprechenden Abhängigkeit des Druckes p in diesen Zylinderkoordinaten wie folgt beschrieben:
Dabei bezeichnet t die Zeit, ρ die (als konstant approximierte) Dichte und ν die (als konstant approximierte) kinematische Viskosität. (Alternativ kann auch eine nicht konstante Viskosität berücksichtigt werden, was die Gleichungen verkompliziert.) Die ebenfalls zur Lösung notwendigerweise zu berücksichtigende Kontinuitätsgleichung nimmt in Zylinderkoordinaten folgende Gestalt an:
Bei diesen Gleichungen wurde angenommen, dass eine Drehsymmetrie bezüglich der Hauptzylinderachse der Zylinderkoordinaten vorliegt, insbesondere dass alle Größen unabhängig von der Winkelvariablen θ sind. Dies entspricht einer Reduktion des Problems auf zwei Raum-Dimensionen, man spricht in diesem Zusammenhang auch von einer zweidimensionalen Modellierung im Rahmen des hämodynamischen Modells. Insbesondere beschreiben die genannten Gleichungen ein zweidimensionales Strömungsfeld.
Es sei darauf hingewiesen, dass die Annahme der Drehsymmetrie bezüglich der Hauptzylinderachse der Zylinderkoordinaten nicht zwingend notwendig ist. Das hämodynamische Modell kann auch in allen drei Raumdimensionen, im Rahmen einer sogenannten dreidimensionalen Modellierung, ohne Berücksichtigung etwaiger vereinfachender Symmetrieannahmen formuliert werden. Aus Gründen der Ökonomie der Rechenzeit bei einer Simulationsrechnung mit dem hämodynamischen Modell sowie der Geringhaltung der Anzahl an Modellparametern des hämodynamischen Modells wird allerdings ein durch Symmetriebetrachtungen vereinfachtes Vorgehen oftmals bevorzugt.
Unter der Annahme, dass die Druckänderung in radialer Richtung vernachlässigbar ist, was auf eine sogenannte eindimensionale Modellierung führt, lässt sich das bisher besprochene Gleichungssystem als Gleichungssystem dreier Größen, nämlich des Querschnittes des A der Blutgefäße, der mittleren Strömungsgeschwindigkeit u und des Druckes p umschreiben, wobei sich der Querschnitt A der Blutgefäße als Addition eines Gleichgewichtsquerschnittsfläche A' und einer Abweichung von der Gleichgewichtsquerschnittsfläche A_d definiert:
Dabei bezeichnet ρ₀ die Dichte, χ die Impulskorrektur und F_ν einen Friktionsterm, der vom angenommenen Strömungsprofil abhängt. Die beiden letztgenannten Gleichungen sind dazu geeignet, den eindimensionalen Fluss in einer elastischen Arterie zu beschreiben. Um nach den drei Unbekannten A, p und u aufzulösen, bedarf es noch einer weiteren Gleichung. Hierzu kann eine Gleichung herangezogen werden, die den Zusammenhang zwischen der Querschnittsfläche A einer elastischen Arterie und dem Druck des in ihr fließenden Blutes beschreibt und damit die Reaktion realer Arterien auf inneren Druck modellieren muss. Dieses Vorgehen ist in Abschnitt 3.2 der oben genannten Dissertation von S. Bernhard beschrieben.
Um eine realistische Modellierung des Blutkreislaufes durch das hämodynamische Modell zu gewährleisten, wird in diesem des Weiteren die Topologie des kardiovaskulären Systems modelliert und die genannten Gleichungen werden bei gegebener Modellierung des kardiovaskulären Systems gelöst. Hierdurch kann der Blutdruck und der Blutvolumenfluss sowie die Blutströmungsgeschwindigkeit als Funktion der Zeit und des Ortes im kardiovaskulären Modell ermittelt werden.
Hierzu wird beispielsweise in dem in der oben genannten Dissertation von S. Bernhard verwendeten hämodynamischen Modell die Topologie des kardiovaskulären Systems durch eine Parametrisierung von 175 unterschiedlichen Arterienabschnitten modelliert, die in der dort genannten Tabelle A.1 im Anhang A.1 aufgeführt sind. Die 3B zeigt eine schematische Abbildung der modellierten Arterienabschnitte der Hauptarterien eines Menschen in ihrer räumlichen Anordnung zueinander und illustriert damit die Modellierung der Topologie des kardiovaskulären Systems im Rahmen des genannten hämodynamischen Modells. Die nicht-eingekreisten Bezugszeichen in der 3B kennzeichnen hierbei jeweils einen Arterienabschnitt, deren Eigenschaften durch die in der Tabelle A.1 im Anhang A.1 der Dissertation von S. Bernhard enthaltenen Informationen parametrisiert sind. Hierbei ist jedem in der 3B auftretenden nicht-eingekreisten Bezugszeichen der Name der Arterie und die Parametrisierung der Eigenschaften durch diese Tabelle zugeordnet. Gleiches gilt für die Parametrisierung der Windkessel-Randbedingungen des kardiovaskulären Systems, die in der Tabelle A.2 im Anhang A.1 der Dissertation von S. Bernhard angegeben sind. Diese entsprechen Windkessel-Randbedingungen, wie sie an den durch eingekreiste Bezugszeichen in der 3B gekennzeichneten Enden des kardiovaskulären Systems, auftreten. Möglich sind in einer anderen Modellierung – als Alternative zu Windkesselrandbedingungen – auch die Kopplung an weitere Strömungen z. B. durch die Berücksichtigung fraktaler Morphologien oder Bäume, die die Mikrozirkulation unterhalb eines bestimmten Aderndurchmessers durch Skalengesetze beschreiben.
In den genannten Tabellen ist jedem eingekreisten Bezugszeichen der Name der Gruppe von Arterien, die am entsprechenden Ende des kardiovaskulären Systems vorhanden sind, und die Parametrisierung der entsprechenden Windkessel-Randbedingungen zugeordnet. Wie diese Randbedingungen bei der Lösung des oben genannten Gleichungssystems zur Beschreibung der Blutzirkulation im menschlichen Blutkreislauf berücksichtigt werden, ist in Abschnitt 4. der Dissertation von S. Bernhard dargelegt. Dort ist auch beschrieben, welcher Ansatz für die Einströmbedingungen in die Aorta gewählt werden kann. Alternativ kann ein Ansatz für die Einströmbedingung in die Aorta auch patientenspezifisch durch Zeitreihenmessung ermittelt werden.
Im Rahmen des genannten kardiovaskulären Modells können auch hypothetische oder tatsächliche pathologische Veränderungen des Kreislaufsystems modelliert werden. So können abschnittsweise beispielsweise Stenosen an unterschiedlichen Stellen in der Topologie des kardiovaskulären Systems im Rahmen des kardiovaskulären Modells berücksichtigt und dort modelliert werden. Dies ist in der Dissertation von S. Bernhard in Kapitel 6, insbesondere dem Abschnitt 6.1 geschildert.
Alternativ oder zusätzlich zu dem in der Dissertation von S. Bernhard beschriebenen Vorgehen ist es auch möglich ein hämodynamisches Modell zu verwenden, bei dem nicht-newtonsche Eigenschaften des Blutes berücksichtigt werden (d. h. Blut wird nicht als newtonsche Flüssigkeit approximiert) und/oder bei dem eine Viskoelastizität der Wände der Arterien berücksichtigt wird. Es ist auch möglich ein Scherverhalten, insbesondere ein dilatantes Scherverhalten, und/oder Strukturviskosität zu berücksichtigen. Auch frequenzabhängige Dämpfung, Elastizität und/oder Dichte können in bestimmten Ausgestaltungen hämodynamischer Modelle berücksichtigt werden.
4A zeigt eine weitere schematische Abbildung der im Rahmen des hämodynamischen Modells der Dissertation von S. Bernhard modellierten Topologie des kardiovaskulären Systems, wie es in Zusammenhang mit der 3B beschrieben wurde. Zusätzlich sind beispielhafte Ergebnisse eines Satzes an simulierten Signalen SSG' abgebildet, wie sie durch numerische Simulation mittels einer Datenverarbeitungseinrichtung (Rechneranlage) ermittelt wurden.
Hierbei wurde das oben beschriebene Gleichungssystem für die in Zusammenhang mit der 3B beschriebenen, modellierte Topologie des kardiovaskulären Systems gelöst, wobei die genannten Windkessel-Randbedingungen berücksichtigt wurden. Als Einströmbedingung in die Aorta wurde (beispielhaft) eine exponentielle Flusswelle mit einer Amplitude von 400 cm³/s und einer Anstiegszeit von 0.25 s gewählt. Die Details der Berechnung sind in Abschnitt 6.3 der Dissertation von S. Bernhard erläutert.
4A zeigt einige mögliche Messgrößen, insbesondere für die vier Arterienabschnitte, ”aufsteigende Aorta 1”, ”r_radial 12” (rechte Radial-Arterie), ”r_femoral 56” (rechte Femoralarterie) und ”r_dorsalis pedis 155” (rechte Arterie doralis pedis), den Druck (in kPa) als Funktion der Zeit (in s) in den jeweiligen Arterienabschnitten. Diese sind jeweils in einem Graphen aufgetragen, der mit dem Namen des betreffenden Arterienabschnittes bezeichnet ist. Zur Illustration ist für fünf weitere Arterienabschnitte, nämlich ”l_subclavia 23” (linke Arterie subclavia), ”LAD III 64” (linke vordere absteigende Arterie), ”abdominal II 39” (abdominal Arterie II), ”l_femoral 50” (linke Femoral-Arterie), l_tibial_anterior 53” (linke Arterie tibialis anterior, der Durchfluss (in cm³/s) als Funktion der Zeit (in s) in den jeweiligen Arterienabschnitten berechnet worden. Hierbei ist zu beachten, dass der Durchfluss im Allgemeinen schwieriger messbar ist als der Druck. Die hinter den Namen der Arterienabschnitte angegebenen Bezugszeichen entsprechen dabei denjenigen, die in Zusammenhang mit dem jeweiligen Arterienabschnitt auch in 3B abgebildet sind, sodass durch Vergleich der beiden 3B und 4A die Position der jeweiligen Arterienabschnitte im Arteriensystem deutlich wird.
Man beachte, dass es sich bei den in 4A abgebildeten Graphen um die Ergebnisse einer tatsächlich durchgeführten numerischen Simulation unter zugrunde Legung des in Zusammenhang mit den 3B und 4A erläuterten hämodynamischen Modells handelt. Hierbei wurde die Annahme gemacht, dass keinerlei Störstellen in der Topologie des kardiovaskulären Systems auftreten. Darüber hinaus wurde aus Gründen der Rechenökonomie eine ausschließlich eindimensionale Modellierung der Arterien des kardiovaskulären Systems vorgenommen.
Im Rahmen der Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens können Störstellen in der in Zusammenhang mit 3B erläuterten Weise in dem hämodynamischen Modell berücksichtigt werden. Diese Störstellen können beispielsweise auf die in der oben genannten Publikation Mirazee et al. beschriebene Art und Weise als null-dimensionale Entitäten in dem betreffenden hämodynamischen Modell simuliert werden. Darüber hinaus sind Abweichungen von einer eindimensionalen Modellierung der Arterien und/oder Störstellen möglich, insbesondere können null-, ein-, zwei- und dreidimensional modellierte Arterienstücke kombiniert werden. Es ist es auch möglich – entsprechende Rechenleistung der verwendeten Datenverarbeitungseinrichtungen vorausgesetzt – in einem fortentwickelten hämodynamischen Modell eine vollständig dreidimensionale Modellierung aller Arterien und/oder Störstellen vorzunehmen.
4B zeigt eine schematische Darstellung des kardiovaskulären Systems des Menschen zusammen mit den bereits in Zusammenhang mit 4A besprochenen zeitlichen Verlaufs von Messgrößen an unterschiedlichen Stellen des Körpers. Exemplarisch illustrieren die 4A und 4B, dass am menschlichen Körper gemessene Messgrößen (wie in 4B gezeigt) mit den im Rahmen eines hämodynamischen Modells simulierten Messgrößen im Rahmen des Verfahrens zur Bestimmung des Gesundheitszustandes zu einem gewissen Maß an Übereinstimmung gebracht werden können. (Man beachte, dass dieser Sachverhalt vorliegend nur fiktiv veranschaulicht ist, insbesondere die Verläufe der Messgrößen in 4B sind fiktiv) Hierzu kann das in Zusammenhang mit 6 beschriebene Verfahren verwendet werden.
5 zeigt eine schematische Abbildung der Druckverteilung im kardiovaskulären System eines gesunden Menschen. Hierbei ist der medizinisch normale, nicht-pathologische Blutdruckbereich (in mmHg) bei normalem Belastungszustand des menschlichen Organismus auf der Ordinate als Funktion der Position im kardiovaskulären System aufgetragen, wobei die Position durch die Namen der Venen bzw. der Arterien angegeben wird. So liegt der normale Blutdruck in der Aorta in einem Bereich von ca. 80 mmHg bis ca. 120 mmHg, während er beispielsweise im rechten Atrium 20 mmHg nicht überschreitet. Das in Zusammenhang mit den 3A bis 4A beschriebene hämodynamische Modell ist dazu geeignet zusammen mit einem Satz von Modellparametern den Druck in den Arterien mithilfe einer null- oder eindimensionalen Modellierung zu beschreiben, dies entspricht der Annahme, dass der Blutdruck nur eine Funktion der Position entlang des kardiovaskulären Systems ist und in radialer sowie azimutaler Richtung nicht variiert.
Werden im hämodynamischen Modell Störstellen berücksichtigt, so führen diese im Allgemeinen zu einer gegenüber dem Nicht-Vorhandensein von Störstellen anderen Druckverteilung im kardiovaskulären System als Funktion der Zeit. Im Falle des Vorhandenseins einer Störstelle kann der in 5 abgebildete Blutdruckbereich durch von der tatsächlichen oder simulierten Druck- und/oder Flussverteilung in bestimmten Arterienabschnitten (zeitweise) über- oder unterschritten werden. Dabei ist die Form der Druck- und/oder Flussverteilung an jeder Stelle im kardiovaskulären System durch die Form der Pulswellen des durch das kardiovaskuläre System strömende Blut bestimmt.
Diese wiederum hängt unter anderem von den vom Herz ausgesandten Pulswellen und von Mehrfachreflexionen und Phasenverschiebungen an Bi- und/oder Multifurkationen sowie der Dämpfung, Elastizität und Geometrie einzelner Arterienabschnitte ab.
Es ist dabei z. B. aus der von Quick et al. abgefassten Druckschrift ”American Journal of Physiology – Heart and Circulatory Physiology 280: 1472–1479, 2001” bekannt, dass allein aus einer bekannten Druckverteilung bzw. Flussverteilung am Herzen (d. h. bei bekannter Inputimpedanz) die Form des kardiovaskulären Netzwerkes nicht eindeutig bestimmt werden kann, vielmehr gibt es sogar unendlich Viele Netzwerke, die mit einer solchen Inputimpedanz verträglich sind. Daher sind Messungen der Druckverteilung bzw. Flussverteilung an mehreren voneinander beabstandeten Messstellen (vorzugsweise zeitgleich) notwendig. Die Messstellen können dabei in einer Ausführungsvariante so gewählt werden, dass sie nahe genug relativ zueinander angeordnet sind, sodass relevante Reflexionen von Pulswellen des Blutes im kardiovaskulären System noch im Rahmen der Messgenauigkeit erfasst werden können. Solche Reflexionen von Pulswellen können insbesondere an Störstellen auftreten. Dies wird in einer Ausführungsvariante bei der Auswahl der beabstandeten Stellen, an denen die Messung vorgenommen wird, berücksichtigt.
6 zeigt eine schematische Abbildung zur Illustration eines Verfahrens zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens. Dabei ist das Verfahren in Form eines Flussdiagramms schematisch dargestellt. Hierbei wird eine Messung M von Messgrößen MG der Blutzirkulation im Blutkreislauf eines Lebewesens vorgenommen. Diese Messgrößen M des Lebewesens können beispielsweise die an mehreren zueinander beabstandeten Stellen des Körpers eines Patienten gemessenen Blutdruck- und/oder Blutsauerstoffgehaltswerte sein. Zur Aufnahme der Messgröße sind Mittel (wie beispielsweise Blutdruckmessgeräte, insbesondere Piezo-Drucksensoren (die PVFD-Kunststoffbestandteile enthalten können)) vorgesehen, die diese Messgrößen ermitteln und einen Satz an gemessenen Signalen SSG erfassen, der diese Messgrößen repräsentiert. Dieser Satz an gemessenen Signalen SSG kann insbesondere auch eine Zeitreihe der genannten Messgrößen MG umfassen, alternativ kann es sich auch nur um eine Momentaufnahme der Messgrößen MG oder der zeitlichen Mittelwerte der Messgrößen (insbesondere an bestimmten Positionen) handeln.
Bei der vorliegenden Ausführungsvariante handelt es sich bei der Messung M um eine Zeitreihenmessung des Blutdrucks als Messgröße an den in 2A bezeichneten zueinander beabstandeten Stellen P1 bis P20 des Körpers eines Patienten. Dieser so ermittelte Satz an gemessenen Signalen wird an eine zentrale Auswerteeinheit ZAE einer Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens übermittelt.
Die zentrale Auswerteeinheit zur Durchführung des Verfahrens dient zur Ermittelung der bedingten Wahrscheinlichkeit P(A|SSG) des Zutreffens einer Aussage A über den Gesundheitszustand des Lebewesens bei Vorhandensein des erfassten Satzes an gemessenen Signalen, der bei der Messung M der Messgrößen MG ermittelt und an die zentrale Auswerteinheit ZAE übermittelt wurde. Bei der Aussage A über den Gesundheitszustand handelt es sich bei vorliegender Ausführungsvariante des Verfahrens um eine Aussage darüber, ob wenigstens eine hypothetische oder tatsächliche kardiovaskuläre Störstelle, z. B. insbesondere eine Stenose, im kardiovaskulären System des Patienten vorliegt. Dabei betrifft die Aussage A das Vorhandensein, die räumliche Lokalisation und/oder andere Eigenschaften der Ausprägung einer kardiovaskulären Störstelle. Die Aussage A kann alternativ oder zusätzlich auch Informationen und andere Eigenschaften bzw. Zustände des kardiovaskulären Systems wie z. B. die Durchblutung von Organen, die Sauerstoffverteilung, die Blutverteilung, der Aortendruckverlauf, die Herzschlagrate, das Herzfördervolumen, elastische Eigenschaften von Materien betreffen. Hierbei können alternative oder zusätzlich Änderungen des Zustandes, die durch Herz-Kreislaufmedikamente, Sport oder Drogenkonsum auftreten können, bei der Aussage A erfasst werden. Die Aussage A über eine (tatsächliche oder hypothetische) Störstelle kann insbesondere auch Bereiche der Position der Störstelle betreffen, die mit alternativen Verfahren nur schwierig diagnostiziert werden können, z. B. eine Störstelle im Bauchbereich eines Patienten.
Hierzu wird bei dem Ermitteln der Wahrscheinlichkeit P(A|SSG) ein hämodynamisches Modell HML1 verwendet, das zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens geeignet ist. In vorliegendem Ausführungsbeispiel wird das in Zusammenhang mit der Beschreibung der 3A bis 4A besprochene hämodynamische Modell HML1 zugrunde gelegt, wie es in der oben zitierten Dissertation von S. Bernhard dargestellt ist. Dieses Modell beruht auf einer null- oder eindimensionalen Modellierung und auf der Topologie des menschlichen, kardiovaskulären Systems wie in der Beschreibung der 3B und 4A besprochen. Im Rahmen des genannten kardiovaskulären Modells können auch hypothetische oder tatsächliche pathologische Veränderungen des Kreislaufsystems modelliert werden. Solche Veränderungen können in der Regel das Pulswellenbild des Blutes z. B. durch Reflexion im Bereich der Störstellen sowie durch Impedanzsprünge im Bereich der Störstellen verändem. So können abschnittsweise beispielsweise Stenosen an unterschiedlichen Stellen in der Topologie des kardiovaskulären Systems im Rahmen des kardiovaskulären Modells berücksichtigt und dort modelliert werden. Vergleiche hierzu beispielsweise Kapitel 6 der genannten Dissertation von S. Bernhard.
Man beachte, dass die Verwendung dieses konkreten kardiovaskulären Modells nicht zwingend ist. Insbesondere ist auch die Verwendung eines hämodynamischen Modells HML2 möglich, das über eine eindimensionale Modellierung (im Sinn wie in der Beschreibung der 3B und 4A dargelegt) der Arterien hinausgeht, hierbei können z. B. null-, ein-, zwei- und dreidimensional modellierte Arterienstücke kombiniert werden. Es ist auch möglich – entsprechende Rechenleistung der verwendeten Datenverarbeitungseinrichtungen vorausgesetzt – in einem fortentwickelten hämodynamischen Modell HML3 und einer Ausführungsvariante des Verfahrens eine vollständig dreidimensionale Modellierung aller Arterien und/oder. Störstellen vorzunehmen.
In einer Ausführungsvariante wird ein hämodynamisches Modell verwendet, das auch eine Kopplung an chemische Reaktionsgleichungen beinhaltet, mit denen Aussagen über biochemische Prozesse im Körper des Patienten im Rahmen des Verfahrens beurteilt werden können. Das Verfahren kann z. B. auch zum Wirkungsnachweis eines Wirkstoffes (bzw. der Beurteilung der Wahrscheinlichkeit der Wirkung eines Wirkstoffes) patientenspezifisch eingesetzt werden. Auch eine Anwendung auf eine ganze Patientenpopulation ist möglich. Damit kann es auch die Grundlage für patientenspezifische Maßnahmen, wie beispielsweise die Planung von Operationen oder die Planung einer individuell auf den Patienten abgestimmten Wirkstofftherapie mit einem oder mehreren Medikamenten.
In einer Ausführungsvariante umfasst die Aussage (A) über den Gesundheitszustand des Lebewesens (L) bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) Angaben über die Verteilung und/oder Wirkung und/oder Wirkungsweise und/oder Konzentrationsdichte und/oder andere Eigenschaften wenigstens eines Stoffes im Körper, insbesondere im kardiovaskulären System des Patienten.
Jedes bei dem Verfahren verwendete hämodynamische Modell HML wie beispielsweise das in einem konkreten Ausführungsbeispiel verwendete, aus der Promotion von S. Bernhard bekannte hämodynamische Modell HML1, ist dabei so vorgesehen und konzipiert, dass es zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens geeignet ist.
Mittels des hämodynamischen Modells HML kann dabei einem Modellparametersatz S_θ, der Eigenschaften des Blutkreislaufes des Lebewesens, wie beispielsweise die Herzleistung, die Position und/oder andere Ausprägungseigenschaften von Störstellen, repräsentiert, ein Satz simulierter Signale SSG' zugeordnet werden, der mögliche Messgrößen MG' der Blutzirkulation repräsentiert. Das hämodynamische Modell von S. Bernhard ist dabei in dem Sinn deterministisch, dass mittels des Modells jedem Modellparametersatz S_θ genau ein Satz an simulierten Signalen SSG' zugeordnet werden kann. In alternativen Ausgestaltungen des Verfahrens ist es auch möglich ein oder mehrere andere hämodynamische Modelle HML2', HML3', ... zu verwenden, bei denen einem Modellparametersatz S_θ' die Wahrscheinlichkeit eines Satzes simulierter Signale (SSG') zugeordnet werden kann. Derartige hämodynamische Modelle berücksichtigen einen probabilistischen Aspekt.
Mittels der zentralen Auswerteinheit ZAE wird die bedingte Wahrscheinlichkeit des Zutreffens der Aussage A über den Gesundheitszustand des Lebewesens P(A|SSG) bei Vorhandensein des erfassten Satzes an gemessenen Signalen SSG ermittelt. Hierbei wird nicht nur der erfasste Satz angemessenen Signalen SSG berücksichtigt, sondern in der vorliegenden Ausführungsvariante auch noch zusätzliche Informationen C berücksichtigt. Solche zusätzlichen Informationen können physiologische Merkmale des Lebewesens, insbesondere Geschlecht, Alter, Gewicht und/oder die Gewichtsverteilung im Körper K und/oder Körpermaße und/oder den körperlichen Belastungszustand des Lebewesens bei der Messung des Satzes an gemessenen Signalen umfassen.
Darüber hinaus können noch Informationen aus einer Erfahrungsdatenbank, die in der 1 als ED bezeichnet ist, berücksichtigt werden. Eine solche Erfahrungsdatenbank enthält die. Verknüpfung einer Verteilung Γ(SSG) von durch Messung an mehreren Lebewesen einer Lebewesenpopulation erzeugten Sätzen von gemessenen Signalen SSG1, SSG2, ... mit Informationen über den Gesundheitszustand der betreffenden Lebewesen und/oder mit Informationen über andere physiologische Merkmale. Alle diese Informationen zählen zu den als ”zusätzliche Informationen C” bezeichneten Informationen, die bei der Ermittelung der bedingten Wahrscheinlichkeit des Zutreffens der Aussage A über den Gesundheitszustand des Lebewesens P(A|SSG) bei Vorhandensein des erfassten Satzes an gemessenen Signalen SSG berücksichtigt werden. Damit ergibt sich die Wahrscheinlichkeit als P(A|SSG) = P(A|SSG, C), also als bedingte Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des erfassten Satzes an gemessenen Signalen und der zusätzlichen Informationen C.
Die Aussage über den Gesundheitszustand wird dabei unter Verwendung einer bei Vorhandensein des erfassten Satzes an gemessenen Signalen SSG bestimmten Dichteverteilung Π(S_Θ) der Modellparametersätze im Raum der Modellparametersätze ermittelt. Ist diese Dichteverteilung Π(S_Θ) = Π(S_Θ|SSG, C) normiert, so lässt sie sich als Wahrscheinlichkeitsverteilung auffassen, mittels der durch die zentrale Auswerteinheit ZAE die Wahrscheinlichkeit der Aussage A als P(A|SSG, C) gemäß dem folgenden Integral über den Parameterraum der Modellparameter S_Θ bestimmbar ist:
Hierbei bezeichnet P(A|S''_Θ, C) die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass bei einem festen Parametersatz S''_Θ und Vorhandensein der zusätzlichen Informationen C die Aussage zutrifft. In einer einfachen Ausführungsvariante, in der keine zusätzlichen Informationen C berücksichtigt werden, entspricht diese bedingte Wahrscheinlichkeit P(A|S''_Θ, C) = P(A|S''_Θ). Handelt es sich bei der Aussage A z. B. um eine Aussage bezüglich der Lage einer hypothetisch oder tatsächlich im Blutkreislauf des Patienten vorhandenen Stenose, so kann die Wahrscheinlichkeit P(A|S''_Θ, C) über das zugrunde liegende hämodynamische Modell HML1 mittels Simulationsrechnung ermittelt werden.
Eine Simulationsrechnung kann von der zentralen Auswerteinheit ZAE vorgenommen werden, alternativ kann es aus Gründen der Ökonomisierung des Rechenaufwands in bestimmten Ausführungsvarianten des Verfahrens auch vorteilhaft sein, wenn diese Wahrscheinlichkeit P(A|S''_Θ) bereits vor der Messung (durch die zentrale Auswerteinheit ZAE oder z. B. eine andere Recheneinheit SIMV) ermittelt und gespeichert wurde. Selbstverständlich ist ein solches Vorgehen auch bei dem Vorhandensein zusätzlicher Informationen C möglich, sodass P(A|S''_Θ, C) zuvor (durch die zentrale Auswerteinheit oder eine andere Recheneinheit SIMV) ermittelt und gespeichert wird. Dies ist in der 6 dadurch illustriert, dass die Recheneinheit SIMV Daten über ein Informationsmodul SBL der zentralen Auswerteinheit ZAE zur Verfügung stellt. Das Informationsmodul SBL erhält vorliegend Informationen aus der Erfahrungsdatenbank ED, die es der zentralen Auswerteinheit ZAE zur Verfügung stellt. Diese Realisation ist nicht zwingend, so können in einer alternativen Ausführung einer Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens die Erfahrungsdatenbank ED, die Recheneinheit SIMV und/oder das Informationsmodul SBL auch in der zentralen Auswerteinheit ZAE integriert sein.
Neben der Bestimmung der Wahrscheinlichkeit P(A|S''_Θ, C) wird zur Ermittelung der bedingten Wahrscheinlichkeit P(A|SSG, C) des Zutreffens der Aussage A durch die zentrale Auswerteinheit ZAE die wahrscheinlichste Dichteverteilung Π(S_Θ|SSG, C) bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen SSG und der zusätzlichen Informationen bestimmt. Hierzu wird in vorliegendem Ausführungsbeispiel die Bayes'sche Statistik angewendet, insbesondere eine auf der Bayes'schen Statistik beruhende Bestimmung der Dichteverteilung. Hierbei wird die Dichteverteilung Π(S_Θ) = Π(S_Θ|SSG, C) auf Basis des Bayes'schen Theorems bestimmt, d. h. Relationen der Art
werden verwendet. Hierbei bezeichnet der erste Faktor:
ein sogenanntes (normalisiertes) Likelihood und Π(S_Θ|C) eine sogenannte Prior-Wahrscheinlichkeit.
Letztere kann als die Dichteverteilung der Modellparametersätze S_Θ im Raum der Modellparameter aufgefasst werden, die sich bei Vorhandensein der Informationen C ergibt, wenn keine Kenntnisse über den Satz an ermittelten Signalen SSG berücksichtigt werden. Die Prior-Wahrscheinlichkeit P(S_Θ, C) ist dabei auf Grundlage der Informationen C in vorliegendem Ausführungsbeispiel vom in 6 abgebildeten Informationsmodul SBL bestimmt worden und wird der zentralen Auswerteinheit ZAE zugeleitet.
Das Likelihood wird in einer Ausführungsvariante unter Berücksichtigung der Informationen C mittels einer Recheneinheit SIMV zur Simulation eines Satzes von Signalen auf Grundlage des bei dem Verfahren verwendeten hämodynamischen Modells bestimmt. Er gibt (bis auf die Normierung an) wie wahrscheinlich es ist, dass der simulierte Satz von Signalen (bei Kenntnis der Informationen C) dem Satz der Signale SSG entspricht, wenn der Modellparametersatz S_Θ der Simulation zugrunde gelegt wird.
Auf die beschriebene Weise kann somit durch die zentrale Auswerteinheit ZAE die bedingte Wahrscheinlichkeit P(A|SSG, C) als Resultat ermittelt und durch geeignete Mittel ausgegeben werden. Hierzu ist beispielsweise eine elektronische Anzeige vorgesehen. Darüber hinaus kann vorgesehen sein, dass zusätzlich die zentrale Auswerteinheit ZAE eine Entscheidung darüber trifft, ob die bedingte Wahrscheinlichkeit P(A|SSG, C) in einem bestimmten (z. B. vorgegebenen) Konfidenzintervall ist.
Somit kann die zentrale Auswerteinheit in einer Ausführungsvariante z. B. eine Aussage darüber ermitteln, ob mit einer Wahrscheinlichkeit oberhalb von einem (vorzugsweise fest gewählten) Prozentsatz eine (tatsächliche oder hypothetische) Störstelle (z. B. eine Stenose) in einem bestimmten Bereich des kardiovaskulären Systems des Patienten, dessen Blutdruck an verschiedenen Stellen seines Körpers als Messgröße gemessen wurde.
Darüber hinaus kann in einem Ausführungsbeispiel des Verfahrens die zentrale Auswerteinheit ZAE im Rahmen eines sogenannten Überlappkonzeptes berücksichtigen, dass die Messung M die Messgrößen MG nur bis auf eine mögliche Messunsicherheit bestimmbar sind. Messunsicherheiten können bei der Erfassung und/oder Verarbeitung des Satzes an gemessenen Signalen SSG berücksichtigt werden, insbesondere ist in einer Ausführungsvariante vorgesehen, dass die Messunsicherheit Teil der Informationen ist, die im Satz an gemessenen Signalen SSG beinhaltet sind. Die Messunsicherheit wird in dieser Ausführungsvariante von der Auswerteinheit bei der Bestimmung der Dichteverteilung Π(S_Θ|SSG, C) im Rahmen des sogenannten Überlappkonzeptes berücksichtigt. Ein solches Überlappkonzept wird im Detail in der Veröffentlichung ”Discrimination of Dynamical System Models For Biological and Chemical Processes” von Lorenz, Diederichs, Telgmann und Schütte, J. Comput. Chem. 2007; 28(8): 1384–99 und in der Dissertation von Sönke Lorenz, Fu Berlin, Berlin 2005, dargestellt. Bei der Durchführung dieses Verfahrensschrittes findet eine Maximierung eines Überlappmaßes F_O statt, dass den Überlapp zwischen der Variabilität (die sich aus der Messunsicherheit ergibt) der gemessenen Signale D_T und der Variabilität des hämodynamischen Modells M_T in Abhängigkeit von der Dichteverteilung Π der Modellparameter im Modellparameterraum beschreibt: F_O(t) =< M_t, D_t > ₂.
Im Rahmen bestimmter Ausführungsvarianten des erfindungsgemäßen Verfahrens, insbesondere wenn mehrere verschiedene hämodynamische Modelle verwendet werden, wird als Zwischenschritt die Wahrscheinlichkeit des Zutreffens (wenigstens eines) dieser Modelle ermittelt. Dies erfolgt beispielsweise gemäß folgendem Bayes'schen Ansatz, wonach sich die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell HML_j eine zutreffende Beschreibung liefert, unter der Annahme, dass eines der n Modelle HML₁ bis HML_n eine zutreffende Beschreibung liefert, wie folgt ergibt:
Hierbei bezeichnet P(HML_j|SSG, C) die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass das Modell HML_j eine zutreffende Beschreibung gibt, bei Vorhandensein eines bestimmten Satzes von Signalen SSG und bestimmter, zusätzlicher Informationen C. P(SSG|HML_k, C) bezeichnet die bedingte Wahrscheinlichkeit für das k.-te der n Modelle, dass unter der Annahme des Zutreffens des ^Modells und der zusätzlichen Informationen C der Satz an Signalen SSG ermittelt wird. Die Prior-Wahrscheinlichkeit P(HML_k|C) gibt dabei die Wahrscheinlichkeit an, dass das k-te Modell zutrifft, ohne dass Kenntnisse über einen Satz von Signalen SSG vorliegen. Wurden die Wahrscheinlichkeiten des Zutreffens eines Modells für jedes der alternativen Modelle ermittelt, so kann durch Summation über die Wahrscheinlichkeiten in analoger Weise wie im Falle nur eines Modells, die bedingte Wahrscheinlichkeit des Zutreffens einer Aussage über den Gesundheitszustand ermittelt werden.
Das bisher beschriebene Verfahren wird in 6 dadurch veranschaulicht, dass ein Kasten den Verfahrensschritt der Messung M von Messgrößen MG und das Erfassen eines Satzes an gemessenen Signalen SSG, der diese Messgrößen MG repräsentiert darstellt, darstellt. Dieser so ermittelte Satz an gemessenen Signalen SSG wird an die zentrale Auswerteinheit ZAE (dargestellt durch ein mit ZAE gekennzeichnetes Rechteck) weitergeleitet und dort mittels des Informationsmoduls SBL die bedingten Wahrscheinlichkeit P(A|SSG) des Zutreffens einer Aussage A über den Gesundheitszustand des Lebewesens bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen SSG auf die oben beschrieben Weise ermittelt und als Resultat (dargestellt durch ein mit ”Resultat” gekennzeichnetes Rechteck) ausgegeben.
Zusätzlich oder alternativ kann der Satz an gemessenen Signalen, die die Messgröße MG repräsentieren, zum Aufbau einer Erfahrungsdatenbank ED beitragen. Hierzu werden die Messgrößen M bzw. der diese repräsentierende Satz von gemessenen Signalen SSG mit medizinischen Daten MD, die Informationen über den Gesundheitszustand des Lebewesens, von dem der Satz von gemessenen Signalen SSG stammt, verknüpft und in der Erfahrungsdatenbank ED gespeichert. Insbesondere kann dies in der Weise geschehen, dass der für das konkrete Lebewesen ermittelte Satz an gemessenen Signalen und die Informationen über den Gesundheitszustand des Lebewesens MD bei der Verknüpfung einer Verteilung Γ(SSG) von durch Messung an mehreren Lebewesen einer Lebewesenpopulation ermittelten Sätzen von gemessenen Signalen SSG1, SSG2 ... mit Informationen über den Gesundheitszustand dieser Lebewesen berücksichtigt werden. Damit wird eine lernfähige Erfahrungsdatenbank ED, z. B. in Form einer relationalen Datenbank, realisiert.
Die in der Erfahrungsdatenbank ED gespeicherten Informationen werden dabei z. B. in der oben beschriebenen Weise als Teil der zusätzlichen Informationen C bei der Ermittelung der Wahrscheinlichkeit des Zutreffens einer Aussage A über den Gesundheitszustand eines Lebewesen berücksichtigt.
Die Berücksichtigung zusätzlicher Informationen C, insbesondere solcher aus der Erfahrungsdatenbank ED, bei der Ermittelung der bedingten Wahrscheinlichkeit wird in 6 durch einen Pfeil von der Erfahrungsdatenbank auf das Informationsmodul SBL symbolisiert.
Dieser Sachverhalt wird auch aus der 7 deutlich, welche eine Illustration der Verknüpfung verschiedener Informationen bei der Durchführung des Verfahrens zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens darstellt. Ein mit dem Zeichen ”SSG” versehener Kreis stellt hierbei einen Raum an Sätzen von möglichen Signalen dar, die mögliche Messgrößen MG der Blutzirkulation im Blutkreislauf des Lebewesens repräsentieren. Solche Messgrößen MG werden bei der Durchführung des Verfahrens bei einem bestimmten Lebewesen gemessen, für das die bedingte Wahrscheinlichkeit P(A|SSG) des Zutreffens der Aussage über den Gesundheitszustand ermittelt werden soll, und ein Satz an gemessenen Signalen SSG ermittelt. In einer Erfahrungsdatenbank. ED ist eine Verknüpfung wenigstens einer Verteilung Γ(SSG) von durch Messung an mehreren Lebewesen einer Lebewesenpopulation ermittelten Sätzen von gemessenen Signalen mit Informationen über den Gesundheitszustand dieser Lebewesen und/oder mit Informationen über andere physiologische Merkmale dieser Lebewesen gespeichert. Die Erfahrungsdatenbank ED ist durch einen mit ED bezeichneten Kreis dargestellt. Die in der Erfahrungsdatenbank gespeicherte Verknüpfung bzw. die dort gespeicherten Verknüpfungen bilden einen Teil der zusätzlichen Informationen C, die bei der Ermittlung der bedingten Wahrscheinlichkeit P(A|SSG, C) berücksichtigt werden. Wie bei der Beschreibung der Durchführung des Verfahrens in Zusammenhang mit 6 beschrieben, werden hierzu sowohl die Informationen C bei der Ermittelung der Dichteverteilung Π(S_Θ) = Π(S_Θ|SSG, C) der Modellparametersätze im Raum der Modellparametersätze berücksichtigt. Die Ermittelung dieser Dichteverteilung Π(S_Θ) ist in der 7 schematisch durch einen Kreis mit dem Zeichen Π(S_Θ) für die Dichteverteilung dargestellt. Dabei deuten die zwischen den drei abgebildeten Kreisen wechselseitig jeweils auf zwei der Kreise zeigenden eingezeichneten Doppelpfeile an, dass bei dem Verfahren in der in Zusammenhang mit der 6 beschriebenen Weise Wechselbeziehungen zwischen dem Raum der Sätze möglicher Signale SSG und den Informationen in der Erfahrungsdatenbank ED bzw. der mittels der zentralen Auswerteinheit ZAE in der in 6 beschriebenen Weise ermittelten Dichteverteilung Π(S_Θ) = Π(S_Θ|SSG, C) der der Modellparametersätze im Modellparameterraum bestehen und berücksichtigt werden. Dass diese Dichteverteilung Π(S_Θ) = Π(S_Θ|SSG, C) von Modellparametersätzen mittels einer zentralen Auswerteinheit (unter Zuhilfenahme einer Recheneinheit SIMV) ermittelt wird, um die bedingte Wahrscheinlichkeit P(A|SSG) des Zutreffens der Aussage A zu bestimmen, wird durch eine symbolische Darstellung dieser Recheneinheit durch ein mit ”SIMV” versehenes Rechteck symbolisiert.
Auf Grundlage des durch die Durchführung des Verfahrens ermittelten Ergebnisses, insbesondere der im Rahmen des Verfahrens ermittelten bedingten Wahrscheinlichkeit P(A|SSG) des Zutreffens der Aussage A bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG), kann z. B. über das weitere therapeutische und/oder chirurgische Vorgehen entschieden werden. Beinhaltet das Ergebnis des Verfahrens daher eine Aussage über die Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins wenigstens einer solchen Störstelle, so kann dies zur Planung weiterer medizinischer Schritte genutzt werden. Insbesondere ist eine tonometrische Mehrkanalmessung des zeitabhängigen Blutdruckes weniger aufwendig als herkömmliche Verfahren zur Bestimmung von Störstellen des kardiovaskulären Systems, sodass über die Anwendung herkömmlicher Verfahren wie beispielsweise der Sonographie, der Stressechokardiografie, der Subtraktionsangiografie oder der Koronarangiographie auf Grundlage der Ergebnisse des vorliegenden Verfahrens entschieden werden kann.
8 zeigt eine schematische Abbildung des menschlichen Körpers und insbesondere eines Teils des kardiovaskulären Systems des menschlichen Körpers in dem exemplarisch kardiovaskuläre (tatsächliche oder hypothetische) Störstellen S1 bis S6 abgebildet sind. Bei diesen Störstellen kann es sich z. B. um Stenosen oder Aneurysmen handeln. Diese können im Rahmen eines oder mehrerer voneinander abweichender hämodynamischen Modelle berücksichtigt werden, sodass im Rahmen des gegenständlichen Verfahrens eine bedingte Wahrscheinlichkeit des Zutreffens einer Aussage über den Gesundheitszustand eines Lebewesen bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen ermittelt werden kann, wobei diese Aussage sich auf das Vorhandensein, die räumliche Lokalisation und/oder andere Eigenschaften der Ausprägung wenigstens einer tatsächlichen oder hypothetischen kardiovaskulären Störstelle im Blutkreislauf des Lebewesens bezieht.
Insbesondere können das Vorhandensein, die räumliche Lokalisation und/oder andere Eigenschaften der Ausprägung der Störstelle (oder der Störstellen) durch Modellparameter eines oder mehrere der hämodynamischen Modelle erfasst werden.

Claims

Verfahren zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens (L), bei dem – Messgrößen (MG) der Blutzirkulation im Blutkreislauf des Lebewesens (L) an mehreren zueinander beabstandeten Stellen (P1, P2, P3 ...) des Körpers (K) des Lebewesens (L) gemessen werden und ein Satz an gemessenen Signalen (SSG), der diese Messgrößen (MG) repräsentiert, generiert wird, dadurch gekennzeichnet, – dass außerhalb des Lebewesens (L) eine bedingte Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) des Zutreffens einer Aussage (A) über den Gesundheitszustand des Lebewesens (L) bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) ermittelt wird, – dass bei dem Ermitteln der Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) ein hämodynamisches Modell (HML1, HML2, HML3) verwendet wird, das zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens (L) geeignet ist und mittels dem einem Modellparametersatz (S_Θ), der Eigenschaften (E) des Blutkreislaufes des Lebewesens (L) repräsentiert, ein Satz simulierter Signale (SSG') zugeordnet werden kann, der mögliche Messgrößen (MG') der Blutzirkulation repräsentiert, und – dass das Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) die Bestimmung einer Dichteverteilung (Π(S_Θ)) von Modellparametersätzen im Raum der Modellparametersätze umfasst, deren Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) in einem oberen Wahrscheinlichkeitsbereich ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) wahrscheinlichste Dichteverteilung (Π(S_Θ)) von Modellparametersätzen im Raum der Modellparametersätze bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass im Raum der Modellparametersätze bei dem Bestimmen der Dichteverteilung eine Delta-Distribution als Dichteverteilung (Π(S_Θ)) ausgeschlossen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) Informationen über physiologische Merkmale des Lebewesens (L), insbesondere das Geschlecht, das Alter, das Gewicht, die Gewichtsverteilung im Körper (K) und/oder die Körpermaße des Lebewesens (L), und/oder Informationen über den körperlichen Belastungszustand des Lebewesens (L) bei der Messung von Eigenschaften (E) der Blutzirkulation, verwendet werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) der Aussage (A) über den Gesundheitszustand des Lebewesens (L) in einer Erfahrungsdatenbank (ED) gespeicherte Informationen verwendet werden, die eine Verknüpfung einer Verteilung (Γ(SSG)) von durch Messung an mehreren Lebewesen einer Lebewesenpopulation erzeugten Sätzen von gemessenen Signalen (SSG1, SSG2, ...) mit Informationen über den Gesundheitszustand dieser Lebewesen (L2, L3, ...) und/oder mit Informationen über andere physiologische Merkmale dieser Lebewesen (L2, L3, ...) umfasst.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass diejenige Dichteverteilung (Π(S_Θ)) der Modellparametersätze ermittelt wird, die bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) und der Informationen in der Erfahrungsdatenbank (ED) am wahrscheinlichsten ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass diejenige Dichteverteilung (Π(S_Θ)) der Modellparametersätze ermittelt wird, die bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) und wenigstens eines weiteren Satzes an gemessenen Signalen (SSG1, SSG2, ...) am wahrscheinlichsten ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das hämodynamische Modell (HML1, HML2, HML3) zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens (L) so vorgesehen und eingerichtet ist, dass es das Vorhandensein, die räumliche Lokalisation und/oder andere Eigenschaften der Ausprägung wenigstens einer tatsächlichen oder hypothetischen kardiovaskulären Störstelle im Blutkreislauf des Lebewesens (L) bei der Simulation berücksichtigen kann.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Aussage (A) über den Gesundheitszustand des Lebewesens (L) eine Aussage über das Vorhandensein, die räumliche Lokalisation und/oder andere Eigenschaften der Ausprägung wenigstens einer tatsächlichen oder hypothetischen kardiovaskulären Störstelle im Blutkreislauf des Lebewesens (L) umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens zwei verschiedene hämodynamische Modelle (HML1, HML2, HML3) zur Simulation der Blutzirkulation bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) verwendet werden, wobei bei diesem Ermitteln jeweils die Wahrscheinlichkeiten dafür, dass das jeweilige hämodynamische Modell bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) zutrifft, berücksichtigt werden.
Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass sich die verschiedenen hämodynamischen Modelle (HML1, HML2, HML3) untereinander darin unterscheiden, ob und gegebenenfalls wie mit ihnen das Vorhandensein, die räumliche Lokalisation und/oder andere Eigenschaften der Ausprägung wenigstens einer tatsächlichen oder hypothetischen kardiovaskulären Störstelle im Blutkreislauf des Lebewesen (L) simulierbar sind.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) mittels Methoden der Bayes'schen Statistik erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Messung der Messgrößen (MG) der Blutzirkulation eine Messung des lokalen Blutdruckes und/oder der Strömungsgeschwindigkeit und/oder des Volumenstromes und/oder des Blutsauerstoffgehaltes und/oder eine elektrokardiografische Messung umfasst.
Vorrichtung zur Beurteilung des Gesundheitszustandes eines Lebewesens (L), insbesondere zur Durchführung eines Verfahrens gemäß den Ansprüchen 1 bis 12, mit – einer Messeinrichtung, die dazu vorgesehen und eingerichtet sind, Messgrößen (MG) der Blutzirkulation im Blutkreislauf des Lebewesens (L) an mehreren zueinander beabstandeten Stellen (P1, P2, P3, ...) des Körpers zu messen, und einen Satz an gemessenen Signalen (SSG) zu genieren, der diese Messgrößen (MG) repräsentiert, gekennzeichnet durch – eine Auswerteeinheit, die dazu geeignet und eingerichtet ist, bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) eine Dichteverteilung (Π₂(S_Θ)) von Modellparametersätzen eines hämodynamischen Modells (HML1, HML2, HML3) im Raum der Modellparametersätze zu bestimmen, deren Wahrscheinlichkeit bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) in einem oberen Wahrscheinlichkeitsbereich ist, wobei das hämodynamische Modell (HML1, HML2, HML3) zur Simulation der Blutzirkulation des Lebewesens (L) geeignet ist und mittels diesem Modell (HML1, HML2, HML3) aus jeweils einem der Modellparametersätze (S_Θ), der Eigenschaften (E) des Blutkreislaufes des Lebewesens (L) repräsentiert, ein Satz an simulierten Signalen (SSG') oder die Wahrscheinlichkeit eines Satzes an simulierten Signalen (SSG') zugeordnet werden kann, der mögliche Messgrößen (MG') der Blutzirkulation repräsentiert, und – Mittel, die dazu vorgesehen und eingerichtet sind, die bedingte Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) einer Aussage (A) über den Gesundheitszustand des Lebewesens (L) bei Vorhandensein des Satzes an gemessenen Signalen (SSG) unter Verwendung der bestimmten wahrscheinlichsten Dichteverteilung (Π(S_Θ)) zu ermitteln.
Vorrichtung nach Anspruch 14 dadurch gekennzeichnet, dass sie Datenspeicherungsmittel zur Speicherung von Informationen in einer Erfahrungsdatenbank (ED) umfasst und dass sie dazu vorgesehen und eingerichtet ist, bei dem Ermitteln der bedingten Wahrscheinlichkeit (P(A|SSG)) auf die in diesen Datenspeicherungsmitteln gespeicherten Informationen zurückzugreifen.
Vorrichtung nach Anspruch 14 oder Anspruch 15, eingerichtet und vorgesehen zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 13.