DE102015011390A1 - Apparatus, method and computer program for ventilating a patient - Google Patents

Apparatus, method and computer program for ventilating a patient Download PDF

Info

Publication number
DE102015011390A1
DE102015011390A1 DE102015011390.9A DE102015011390A DE102015011390A1 DE 102015011390 A1 DE102015011390 A1 DE 102015011390A1 DE 102015011390 A DE102015011390 A DE 102015011390A DE 102015011390 A1 DE102015011390 A1 DE 102015011390A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
signal
patient
fatigue index
information
fatigue
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
DE102015011390.9A
Other languages
German (de)
Inventor
Lorenz Kahl
Marcus EGER
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Draegerwerk AG and Co KGaA
Original Assignee
Draegerwerk AG and Co KGaA
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 Draegerwerk AG and Co KGaA filed Critical Draegerwerk AG and Co KGaA
Priority to DE102015011390.9A priority Critical patent/DE102015011390A1/en
Publication of DE102015011390A1 publication Critical patent/DE102015011390A1/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0051Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes with alarm devices
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/087Measuring breath flow
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/389Electromyography [EMG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/021Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes operated by electrical means
    • A61M16/022Control means therefor
    • A61M16/024Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor
    • A61M16/026Control means therefor including calculation means, e.g. using a processor specially adapted for predicting, e.g. for determining an information representative of a flow limitation during a ventilation cycle by using a root square technique or a regression analysis
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/10Preparation of respiratory gases or vapours
    • A61M16/12Preparation of respiratory gases or vapours by mixing different gases
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/20Valves specially adapted to medical respiratory devices
    • A61M16/201Controlled valves
    • A61M16/202Controlled valves electrically actuated
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0003Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
    • A61M2016/0027Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure pressure meter
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0003Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
    • A61M2016/003Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter
    • A61M2016/0033Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical
    • A61M2016/0039Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical in the inspiratory circuit
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/0003Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure
    • A61M2016/003Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter
    • A61M2016/0033Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical
    • A61M2016/0042Accessories therefor, e.g. sensors, vibrators, negative pressure with a flowmeter electrical in the expiratory circuit
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/10Preparation of respiratory gases or vapours
    • A61M16/1005Preparation of respiratory gases or vapours with O2 features or with parameter measurement
    • A61M2016/102Measuring a parameter of the content of the delivered gas
    • A61M2016/1025Measuring a parameter of the content of the delivered gas the O2 concentration
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M16/00Devices for influencing the respiratory system of patients by gas treatment, e.g. mouth-to-mouth respiration; Tracheal tubes
    • A61M16/10Preparation of respiratory gases or vapours
    • A61M16/1005Preparation of respiratory gases or vapours with O2 features or with parameter measurement
    • A61M2016/102Measuring a parameter of the content of the delivered gas
    • A61M2016/103Measuring a parameter of the content of the delivered gas the CO2 concentration
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2205/00General characteristics of the apparatus
    • A61M2205/50General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00Measuring parameters of the user
    • A61M2230/40Respiratory characteristics
    • A61M2230/43Composition of exhalation
    • A61M2230/432Composition of exhalation partial CO2 pressure (P-CO2)
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00Measuring parameters of the user
    • A61M2230/40Respiratory characteristics
    • A61M2230/43Composition of exhalation
    • A61M2230/435Composition of exhalation partial O2 pressure (P-O2)
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61MDEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M2230/00Measuring parameters of the user
    • A61M2230/60Muscle strain, i.e. measured on the user

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Anesthesiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

Ausführungsbeispiele schaffen eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogramm zur Beatmung eines Patienten. Die Vorrichtung (10) zur Beatmung eines Patienten (20) umfasst eine Erfassungseinrichtung (12) zur Erfassung eines elektromyographischen Signals des Patienten und eines pneumatischen Signals und eine Beatmungseinrichtung (14). Die Vorrichtung (10) umfasst ferner eine Kontrolleinrichtung (16) zur Kontrolle der Erfassungseinrichtung (12) und der Beatmungseinrichtung (14), wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um basierend auf dem elektromyographischen Signal eine Information über einen frequenzbasierten Fatigueindex und/oder eine Information über einen entropiebasierten Fatigueindex zu bestimmen. Die Kontrolleinrichtung (16) ist ferner ausgebildet, um eine Information über einen aktuellen Fatigueindex des Patienten (20) basierend auf der Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und/oder der Information über den entropiebasierten Fatigueindex in Abhängigkeit des pneumatischen Signals zu bestimmen. Die Kontrolleinrichtung (16) ist ferner ausgebildet, die Beatmungseinrichtung (14) in Abhängigkeit des aktuellen Fatigueindex einzustellen.Embodiments provide an apparatus, a method, and a computer program for ventilating a patient. The device (10) for ventilating a patient (20) comprises a detection device (12) for detecting an electromyographic signal of the patient and a pneumatic signal and a ventilation device (14). The device (10) further comprises a control device (16) for controlling the detection device (12) and the respiration device (14), wherein the control device (16) is designed to display based on the electromyographic signal information about a frequency-based Fatigueindex and / or to determine information about an entropy-based fatigue index. The control device (16) is further configured to determine information about a current fatigue index of the patient (20) based on the information on the frequency-based fatigue index and / or the information on the entropy-based fatigue index as a function of the pneumatic signal. The control device (16) is also designed to set the ventilation device (14) as a function of the current fatigue index.

Description

Ausführungsbeispiele beziehen sich auf eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogramm zur Beatmung eines Patienten, insbesondere aber nicht ausschließlich, auf ein Konzept für eine Beatmungsregelung eines Patienten basierend auf kombinierten Fatigueindizes des Patienten.Embodiments relate to a device, a method, and a computer program for ventilating a patient, particularly but not exclusively, to a concept of ventilator control of a patient based on combined patient fatigue indexes.

In der konventionellen Technik sind verschiedene Konzepte bekannt, die einen Ermüdungsgrad der Muskulatur bereitstellen. Muskeln können ermüden, was auch als „Fatigue” (von englisch „fatigue”, Ermüdung”) bezeichnet wird. Fatigue gilt per Definition als eingetreten, wenn ein Muskel nicht mehr in der Lage ist, eine bestimmte Kraft aufzubringen. Beispielsweise im Rahmen der Beatmung kann respiratorische Fatigue insbesondere bei Patienten die lange künstlich beatmet werden problematisch sein. Eine sich anbahnende Fatigue hängt mit verschiedenen physiologischen Effekten im Muskel zusammen. Unter anderem verändert sich die Leitungsgeschwindigkeit der elektrischen Impulse auf den Muskelfasern (auch englisch „Conduction Velocity (CV)”). Daneben können weitere Effekte in Zusammenhang mit einer sich anbahnenden Fatigue, wie z. B. eine veränderte Rekrutierung der Muskeln, auftreten.In the conventional technique, various concepts are known which provide a degree of fatigue of the musculature. Muscles can tire, which is also called "fatigue" (English "fatigue"). Fatigue is by definition considered to occur when a muscle is no longer able to apply a specific force. For example, in the context of ventilation, respiratory fatigue can be problematic, especially in patients who are long ventilated artificially. An oncoming fatigue is related to various physiological effects in the muscle. Among other things, changes the conduction velocity of the electrical impulses on the muscle fibers (also English "Conduction Velocity (CV)"). In addition, other effects in connection with an impending fatigue, such. As a change in the recruitment of the muscles occur.

Die mit der aufkommenden Fatigue einhergehenden physiologischen Veränderungen können auch Veränderungen an den von den Muskeln verursachten elektrischen Potentialen verursachen. Daher lässt sich aus ElektroMyoGraphischen Signalen (EMG) auf verschiedene Arten ein Fatigue Indikator berechnen. Mögliche Arten zur Berechnung eines Fatigueindex aus EMG sind z. B. auf einer Spektralschätzung basierende Quantifizierungen der Frequenzkompression: Center-/Mean-/Medianfrequenz (auch Mittelwert, Durchschnittswert oder Median), H/L Ratio (Verhältnis der Leistungen in einem hohen und einem tiefen Frequenzband), spektrale Momente höherer Ordnung, Wavelet-basierte (von englisch „Wavelet”, Wellenzug) Verfahren, Schätzung der Signalentropie (z. B. englisch „sample entropy”, ausreichende Entropie, oder englisch „fuzzy approximate entropy”, unscharf geschätzte Entropie), engl. „Recurrence Quantification Analysis (RQA)”, quantifizierte Wiederkehrerfassung, fraktale Verfahren, etc.The physiological changes associated with the onset of fatigue can also cause changes in the electrical potentials caused by the muscles. Therefore, a Fatigue indicator can be calculated in several ways from ElectroMyoGraphic Signals (EMG). Possible ways of calculating a fatigue index from EMG are eg. Spectral estimation quantification of frequency compression: center / mean / median frequency (also mean, average or median), H / L ratio (ratio of powers in a high and a low frequency band), higher order spectral moments, wavelet based (from English "wavelet", wave train) method, estimation of signal entropy (eg English "sample entropy", sufficient entropy, or English "fuzzy approximate entropy", out of focus estimated entropy), engl. "Recurrence Quantification Analysis (RQA)", quantified recurrence detection, fractal procedures, etc.

Im Gegensatz zur Fatigue, die per Definition vorhanden ist oder nicht, geben die aus EMG Daten abgeleiteten Indizes einen kontinuierlichen Grad der Ermüdung an. Im Folgenden wird der Fatigueindex so angenommen, dass ein größerer Wert auf eine größere Ausprägung der Fatigue hindeutet. Z. B. im Fall der klassischen Fatigue-Bestimmung mittels Mean-Frequency kann eine Transformation durchgeführt werden. Beispielsweise wird bei nicht vorhandener Fatigue eine hohe Mean-Frequency gemessen und auf einen niedrigen Fatigueindex abgebildet. Bei vorhandener Fatigue ergibt sich eine kleinere Mean-Frequency, die zu einem höheren Fatigueindex führt. Das Dokument US 8,256,419 B2 beschreibt ein Verfahren, bei dem die ventilatorische Unterstützung (auch englisch „ventilatory assist”) so geregelt wird, dass kritische Schwellenwerte nicht überschritten werden. Die kritischen Schwellenwerte beziehen sich auf verschiedene, die Atmung betreffende Merkmale (auch englisch ”respiration related features”), wozu unter anderem auch die Signalamplitude von EMG Signalen und daraus abgeleitete Fatigueindizes gehören. Der Schwellenwert wird so berechnet, dass bei Erreichen der Schwelle Fatigue entstehen würde. Hierbei wird eine absolute Schwelle verwendet, die sich aber wegen der individuellen Unterschiede der Physiologie/Anatomie der Subjekte kaum bestimmen lässt.In contrast to fatigue, which by definition is present or not, the indices derived from EMG data indicate a continuous degree of fatigue. In the following, the fatigue index is assumed to be more indicative of greater fatigue. For example, in the case of classical fatigue determination using mean frequency, a transformation can be performed. For example, in the absence of fatigue, a high mean frequency is measured and mapped to a low fatigue index. Existing fatigue results in a lower mean frequency leading to a higher fatigue index. The document US 8,256,419 B2 describes a method in which the ventilatory assistance (English "ventilatory assist") is regulated so that critical thresholds are not exceeded. The critical thresholds relate to various respiratory related features, including, but not limited to, the signal amplitude of EMG signals and fatigue indices derived therefrom. The threshold is calculated to produce fatigue when the threshold is reached. Here, an absolute threshold is used, which, however, can hardly be determined because of the individual differences in the physiology / anatomy of the subjects.

Kroworsch, Dissertation 2001 „Untersuchung des Frequenzspektrums des Oberflächen Elektromyogramms des Zwerchfells zum frühzeitigen Nachweis einer Muskelermüdung”, LMU München: Medizinische Fakultät, hat in einer Studie mit gesunden Probanden keinen absoluten Grenzwert für Fatigue über alle Probanden feststellen können. Demgegenüber gaben relative Änderungen sowohl in der Centerfrequency als auch beim H/L Ratio gute Hinweise auf Fatigue für einen individuellen Probanden.Kroworsch, Dissertation 2001 "Examination of the Frequency Spectrum of the Surface Electromyogram of the Diaphragm for the Early Detection of Muscle Fatigue", LMU Munich: Faculty of Medicine has not been able to establish an absolute limit value for fatigue in all subjects in a study with healthy volunteers. In contrast, relative changes in both center frequency and H / L ratios gave good evidence of fatigue for an individual subject.

In der Druckschrift US 20140123979 A1 geht es um das Erkennen von Fatigue. Dazu werden eine Vielzahl von Parameter berücksichtigt (neben vielen anderen auch EMG basierte Werte). Wenn Fatigue als eingetreten erkannt wird, werden vom Gerät verschiedene Schritte eingeleitet. Dazu gehören Warnungen, Hinweise und auch das Zurückschalten in einen mandatorischen Beatmungsmodus bzw. eine Ruhephase. Auch dieses System basiert im Wesentlichen auf der Entscheidung, ob Fatigue vorhanden ist oder nicht.In the publication US 20140123979 A1 it's about recognizing fatigue. For this purpose, a large number of parameters are taken into account (among many others also EMG based values). When fatigue is detected as having occurred, various steps are taken by the device. This includes warnings, hints and also switching back to a mandatory ventilation mode or a rest phase. Again, this system is essentially based on deciding whether fatigue is present or not.

Weitere Hintergrundinformation kann in den folgenden Schriften gefunden werden:

  • E. J. W. Maarsingh, L. A. van Eykern, A. B. Sprikkelman, M. O. Hoekstra and W. M. C. van Aalderen, J Appl Physiol, ”Respiratory muscle activity measured with a noninvasive EMG technique: technical aspects and reproducibility”, 88: 1955–1961, 2000 ,
  • Miriam Gonzalez-Izal, Armando Malanda, Esteban Gorostiaga, and Mikel Izquierdo, ”Electromyographic models to assess muscle fatigue”, J Electromyogr Kinesiol, 22(4): 501–512, August 2012 , und
  • • Dokument US 20140123979 A1 ”Systems and methods for monitoring, managing, and preventing fatigue during Ventilation”.
Further background information can be found in the following references:
  • EJW Maarsingh, LA van Eykern, AB Sprikkelman, MO Hoekstra and WMC van Aalderen, J Appl Physiol, "Respiratory muscle activity measured with a noninvasive EMG technique: technical aspects and reproducibility", 88: 1955-1961, 2000 .
  • Miriam Gonzalez-Izal, Armando Malanda, Esteban Gorostiaga, and Mikel Izquierdo, "Electromyographic Models to Assess Muscle Fatigue," J Electromyogr Kinesiol, 22 (4): 501-512, August 2012 , and
  • • Document US 20140123979 A1 "Systems and methods for monitoring, managing, and.

Es besteht daher ein Bedarf daran, ein verbessertes Konzept zur Beatmung eines Patienten zu schaffen. There is therefore a need to provide an improved concept for ventilating a patient.

Diesem Bedarf werden Ausführungsbeispiele einer Vorrichtung nach Anspruch 1, eines Verfahrens nach Anspruch 17 und eines Computerprogramms nach Anspruch 19 gerecht.This need is met by embodiments of a device according to claim 1, a method according to claim 17 and a computer program according to claim 19.

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung basieren auf dem Kerngedanken einen aktuellen Fatigueindex basierend auf einem frequenzbasierten Fatigueindex und/oder einem entropiebasierten Fatigueindex in Abhängigkeit eines pneumatischen Signals zu bestimmen. Eine Beatmungsunterstützung für einen Patienten kann dann basierend auf dem aktuellen Fatigueindex eingestellt werden. Ausführungsbeispiele können einen zuverlässigeren Fatigueindex kontinuierlich bestimmen und zur Einstellung einer Beatmung des Patienten heranziehen.Embodiments of the present invention are based on the core idea of determining a current fatigue index based on a frequency-based fatigue index and / or an entropy-based fatigue index as a function of a pneumatic signal. Ventilation support for a patient may then be adjusted based on the current fatigue index. Embodiments may continuously determine a more reliable fatigue index and use it to adjust a patient's ventilation.

Ausführungsbeispiele schaffen eine Vorrichtung zur Beatmung eines Patienten mit einer Erfassungseinrichtung zur Erfassung eines elektromyographischen Signals des Patienten und eines pneumatischen Signals. Die Vorrichtung umfasst ferner eine Beatmungseinrichtung und eine Kontrolleinrichtung, die zur Kontrolle der Erfassungseinrichtung und der Beatmungseinrichtung ausgebildet ist. Die Kontrolleinrichtung ist darüber hinaus ausgebildet, um basierend auf dem elektromyographischen Signal eine Information über einen frequenzbasierten Fatigueindex und/oder eine Information über einen entropiebasierten Fatigueindex zu bestimmen. Die Kontrolleinrichtung ist ferner ausgebildet, um eine Information über einen aktuellen Fatigueindex des Patienten basierend auf der Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und/oder der Information über den entropiebasierten Fatigueindex in Abhängigkeit des pneumatischen Signals zu bestimmen. Die Kontrolleinrichtung ist ferner ausgebildet, um die Beatmungseinrichtung in Abhängigkeit des aktuellen Fatigueindex einzustellen.Embodiments provide a device for ventilating a patient with a detection device for detecting an electromyographic signal of the patient and a pneumatic signal. The device further comprises a ventilation device and a control device, which is designed to control the detection device and the ventilation device. The control device is furthermore designed to determine information on a frequency-based fatigue index and / or information about an entropy-based fatigue index based on the electromyographic signal. The control device is further configured to determine information about a current fatigue index of the patient based on the information on the frequency-based fatigue index and / or the information on the entropy-based fatigue index as a function of the pneumatic signal. The control device is also designed to set the ventilation device as a function of the current fatigue index.

Ausführungsbeispiele können so eine Steuerung/Einstellung/Regelung des kontinuierlichen Fatigueindex auf einen konstanten Wert, bzw. vorgebbaren Wert ermöglichen. Ausführungsbeispiele können so eine relative Änderung eines Fatigueindex/der Fatigueindizes betrachten. In manchen Ausführungsbeispielen kann demnach auch eine Regelung über den Patienten durchgeführt werden. Die Kontrolleinrichtung kann dann ausgebildet sein, um eine Differenz zwischen einer Information über einen auf den Patienten abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex und der Information über den aktuellen Fatigueindex basierend auf dem pneumatischen Signal und mittels der Beatmungseinrichtung über den Patienten auszuregeln. Beispielsweise kann in manchen Ausführungsbeispielen so geregelt werden, dass Grenzwerte nicht überschritten werden und unter Beibehaltung eines initialen Fatigue-Grades oder Fatigueindexes, ggf. auch ohne eine Schwelle festzulegen.Embodiments can thus enable control / adjustment / regulation of the continuous fatigue index to a constant value or predefinable value. Embodiments may thus consider a relative change in a fatigue index / fatigue indexes. In some embodiments, accordingly, a regulation about the patient can also be carried out. The controller may then be configured to correct a difference between information about a patient-specified predetermined fatigue index and information about the current fatigue index based on the pneumatic signal and the ventilator over the patient. For example, in some embodiments, it may be regulated so that limit values are not exceeded and, while maintaining an initial fatigue level or fatigue index, may also be established without a threshold.

In einigen weiteren Ausführungsbeispielen umfasst die Erfassungseinrichtung ein Sensorelement, das zur invasiven, beispielsweise mit einem Speiseröhrenkatheter, oder oberflächlichen Erfassung des elektromyographischen Signals an der äußeren Hautoberfläche oder mittels der äußeren Haut-Oberfläche des Patienten ausgebildet ist. Manche Ausführungsbeispiele können so eine nichtinvasive oder oberflächliche Erfassung des elektromyographischen Signals ermöglichen. Das elektromyographische Signal kann beispielsweise ein differentielles oberflächenerfasstes Signal sein, das eine Information über eine respiratorische Aktivität zumindest eines Atemmuskels des Patienten umfasst. Aus der Information über die respiratorische Aktivität kann dann in Ausführungsbeispielen eine Einstellung für eine Beatmungsunterstützung gewählt werden, und beispielsweise eine Steuerung oder Regelung aufgebaut werden.In some further embodiments, the detection means comprises a sensor element adapted for invasive, for example with a esophageal catheter, or surface detection of the electromyographic signal on the outer skin surface or by means of the outer skin surface of the patient. Some embodiments may thus enable noninvasive or superficial detection of the electromyographic signal. For example, the electromyographic signal may be a differential surface-detected signal that includes information about a respiratory activity of at least one patient's respiratory muscle. From the information about the respiratory activity, a setting for a ventilation support can then be selected in exemplary embodiments and, for example, a control or regulation can be set up.

In einigen weiteren Ausführungsbeispielen kann die Erfassungseinrichtung ausgebildet sein, um das pneumatische Signal als ein für den menschlichen Atemzyklus typisches Atemsignal des Patienten zu erfassen. Ausführungsbeispiele können so unter Umständen eine wenig komplexe oder möglichst natürliche Erfassung des pneumatischen Signals ermöglichen. Die Erfassungseinrichtung kann beispielsweise ausgebildet sein, um das pneumatische Signal als Drucksignal oder als Volumenstromsignal an dem Patienten zu erfassen. Ausführungsbeispiele können somit eine Verwendung von Beatmungsmasken mit Standardkomponenten, -Sensoren erlauben. Die Erfassungseinrichtung kann zumindest in manchen Ausführungsbeispielen ausgebildet sein, um das pneumatische Signal als exspiratorisches und/oder inspiratorisches Atemsignal des Patienten zu erfassen. Je nach weiterem Signalverarbeitungskonzept können Ausführungsbeispiele somit eine Auswertung der exspiratorischen und/oder inspiratorischen Atemsignale des Patienten erlauben.In some other embodiments, the detection means may be configured to detect the pneumatic signal as a patient's respiratory cycle typical breathing signal. Under certain circumstances, exemplary embodiments can thus enable a somewhat complex or possibly natural detection of the pneumatic signal. The detection device can be designed, for example, to detect the pneumatic signal as a pressure signal or as a volume flow signal to the patient. Embodiments may thus allow the use of respiratory masks with standard components, sensors. The detection device may be formed, at least in some embodiments, to detect the pneumatic signal as an expiratory and / or inspiratory breathing signal of the patient. Depending on the further signal processing concept, exemplary embodiments may thus permit an evaluation of the patient's expiratory and / or inspiratory breathing signals.

Die Vorrichtung kann in weiteren Ausführungsbeispielen ferner eine Schnittstelle zum Erhalten der Information über den auf den Patienten abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex umfassen, und die Kontrolleinrichtung kann ausgebildet sein, um die Information über den vorgegebenen Fatigueindex über die Schnittstelle von einem Benutzer der Vorrichtung zu erhalten. Ausführungsbeispiele können so beispielsweise einem Arzt oder Klinikpersonal erlauben, einen auf den jeweiligen Patienten abgestimmten Fatigueindex vorzugeben oder auch anzupassen. In manchen Ausführungsbeispielen kann die Schnittstelle auch dazu dienen, einen Anpassungsmodus für den vorzugebenden Fatigueindex zu wählen.The device may further comprise, in further embodiments, an interface for obtaining information about the patient-specified predetermined fatigue index, and the controller may be configured to obtain the information about the predetermined fatigue index over the interface from a user of the device. Exemplary embodiments may thus allow, for example, a doctor or clinical staff to specify or also to adapt a fatigue index tailored to the respective patient. In some embodiments, the interface may also serve a Adjustment mode for the fatigue index to be specified.

Beispielsweise kann die Kontrolleinrichtung ferner ausgebildet sein, um die Information über den aktuellen Fatigueindex mit einer ersten Rate, z. B. einer Abtastrate, zu Erfassen und eine Anpassung des vorgegebenen Fatigueindex mit einer zweiten Rate vorzunehmen, wobei die zweite Rate niedriger ist als die erste Rate.For example, the controller may be further configured to provide the information about the current fatigue index at a first rate, e.g. As a sampling rate, and make an adjustment of the predetermined fatigue index at a second rate, the second rate is lower than the first rate.

Manche Ausführungsbeispiele können somit eine Anpassung des Sollwertes zulassen, sei es manuell über die Schnittstelle oder auch automatisiert. Z. B. wenn die gemessenen Werte über eine gewisse Dauer oder auch Anzahl von Atemzyklen über der Vorgabe/Sollwert lagen, kann der vorgebbare Fatigueindex zumindest in einigen Ausführungsbeispielen auch nachgeführt werden. In manchen Ausführungsbeispielen kann die Regelung auch versuchen zum alten Niveau zurückzukehren, also je nach Reglertyp minimale Unterstützung einstellen. Beim stationär genauen Regler wird bei Verbesserung des Zustands die Unterstützung schnell immer minimal sein, bis der Patient auf das initiale Niveau zurückkehrt, bzw. dieses unterschreitet. Insofern sind in Ausführungsbeispielen vielerlei Varianten für eine Sollwertanpassung denkbar, wobei die Möglichkeiten von keiner Anpassung, über manuelle Anpassung, automatische Anpassung mit vorgebbaren Anpassungsmodus/-geschwindigkeit, bis hin zur vollautomatischen Anpassung reichen können.Some embodiments can thus allow an adjustment of the setpoint, be it manually via the interface or automated. For example, if the measured values over a certain duration or number of breathing cycles were above the default / setpoint, the predetermined fatigue index can also be tracked at least in some embodiments. In some embodiments, the control can also try to return to the old level, so depending on the controller type set minimum support. With the steady-state controller, when the condition improves, support will quickly be minimal until the patient returns to, or undercuts, the initial level. In this respect, many embodiments for a setpoint adjustment are conceivable in embodiments, wherein the possibilities of no adjustment, manual adjustment, automatic adjustment with predeterminable adjustment mode / speed, can extend to fully automatic adjustment.

In manchen Ausführungsbeispielen kann die Kontrolleinrichtung ausgebildet sein, um die Information über den frequenzbasierten Fatigueindex basierend auf einer Spektralschätzung und einer Quantifizierung einer Frequenzkompression des elektromyographischen Signals zu bestimmen. Ausführungsbeispiele können so eine Auswertung der im Frequenzspektrum des elektromyographischen Signals enthaltenen Information ermöglichen. Die Kontrolleinrichtung kann ferner ausgebildet sein, um die Information über den entropiebasierten Fatigueindex basierend auf einer Signalentropie des elektromyographischen Signals zu bestimmen. Ausführungsbeispiele können so eine Auswertung der in der Entropie des elektromyographischen Signals enthaltenen Information ermöglichen.In some embodiments, the controller may be configured to determine the information about the frequency-based fatigue index based on spectral estimation and quantification of frequency compression of the electromyographic signal. Embodiments may thus enable an evaluation of the information contained in the frequency spectrum of the electromyographic signal. The controller may further be configured to determine the information about the entropy-based fatigue index based on a signal entropy of the electromyographic signal. Embodiments can thus enable an evaluation of the information contained in the entropy of the electromyographic signal.

In weiteren Ausführungsbeispielen kann die Kontrolleinrichtung ausgebildet sein, um basierend auf elektromyographischen Signal eine Herzsignalkomponente zu detektieren, und um in dem elektromyographischen Signal einen Einfluss der Herzsignalkomponente zu reduzieren oder auszublenden, um ein Zwischensignal zu erhalten. Ausführungsbeispiele können so den Einfluss der Herzsignalkomponente, die unter Umständen auch als eine Störgröße angesehen werden kann, reduzieren. Das Zwischensignal kann in manchen Ausführungsbeispielen ein zweites, nach einem ersten Zwischensignal detektiertes Zwischensignal sein und die Kontrolleinrichtung kann ferner ausgebildet sein, um einen Gleichanteil in dem elektromyographischen Signal zu reduzieren, um das erste Zwischensignal zur Weiterverarbeitung zu erhalten. Die Kontrolleinrichtung kann auch ausgebildet sein; um mittels des ersten Zwischensignals die Herzsignalkomponente zu detektieren.In further embodiments, the control device may be configured to detect a heart signal component based on an electromyographic signal, and to reduce or suppress an influence of the cardiac signal component in the electromyographic signal in order to obtain an intermediate signal. Embodiments can thus reduce the influence of the cardiac signal component, which under certain circumstances can also be regarded as a disturbance variable. The intermediate signal may in some embodiments be a second intermediate signal detected after a first intermediate signal and the control device may further be configured to reduce a DC component in the electromyographic signal to obtain the first intermediate signal for further processing. The control device can also be designed; to detect the heart signal component by means of the first intermediate signal.

Die Kontrolleinrichtung ist in manchen Ausführungsbeispielen weiter ausgebildet, um als Hüllkurve des zweiten Zwischensignals ein Leistungssignal zu bestimmen und um in dem Leistungssignal Anteile der Herzsignalkomponente auszublenden und zu interpolieren. Insofern können Ausführungsbeispiele ein um die Herzsignalkomponente bereinigtes oder reduziertes kontinuierliches oder diskretes Signal für die Weiterverarbeitung bereitstellen. Ferner kann die Kontrolleinrichtung ausgebildet sein, um basierend auf dem pneumatischen Signal Information über inspiratorische und exspiratorische Phasen zu bestimmen, um aus dem pneumatischen Signal in einer inspiratorischen Phase eine Information über eine inspiratorische Muskelaktivität des Patienten zu bestimmen und den frequenzbasierten und/oder den entropiebasierten Fatigueindex im Wesentlichen für jene Phase zu bestimmen, welche als eine Phase inspiratorischer Muskelaktivität des Patienten bestimmt wird. Die Bestimmung des Fatigueindex kann somit auf Signalanteilen einer inspiratorischen Phase der Muskelaktivität des Patienten erfolgen, was eine Zuverlässigkeit der so bestimmten Fatigueindizes begünstigen kann.The control device is further configured in some embodiments to determine a power signal as an envelope of the second intermediate signal and to hide and interpolate portions of the cardiac signal component in the power signal. In this respect, embodiments may provide a continuous or discrete signal adjusted or reduced by the cardiac signal component for further processing. Further, the controller may be configured to determine information about inspiratory and expiratory phases based on the pneumatic signal to determine information about an inspiratory muscle activity of the patient from the pneumatic signal in an inspiratory phase and the frequency-based and / or the entropy-based fatigue index essentially for that phase which is determined to be a phase of inspiratory muscle activity of the patient. Determination of the fatigue index can thus be based on signal components of an inspiratory phase of the muscle activity of the patient, which can promote the reliability of the fatigue indices determined in this way.

In manchen Ausführungsbeispielen kann die Kontrolleinrichtung ausgebildet sein, um ein wenigstens zwei oder mehr der folgenden Qualitätsmaße zu bestimmen:

  • – Ein Qualitätsmaß über das pneumatische Signal, das angibt, zu welchem Grad in dem elektromyographischen Signal Information über eine Fatigue zu erwarten ist,
  • – ein Qualitätsmaß für die Herzsignalkomponente, das angibt zu welchem Grad das Leistungssignal während einer inspiratorischen Phase durch Herzsignalreste beeinflusst ist,
  • – ein Qualitätsmaß für die Hüllkurve, das angibt zu welchem Grad eine Muskelaktivität des Patienten während einer inspiratorischen Phase vorliegt,
  • – ein Qualitätsmaß für den frequenzbasierten Fatigueindex, das einen Grad der Zuverlässigkeit des frequenzbasierten Fatigueindex angibt, und/oder
  • – ein Qualitätsmaß für den entropiebasierten Fatigueindex, das einen Grad der Zuverlässigkeit des entropiebasierten Fatigueindex angibt.
In some embodiments, the controller may be configured to determine at least two or more of the following quality measures:
  • A quality measure of the pneumatic signal indicating to what extent fatigue information is to be expected in the electromyographic signal,
  • A quality measure for the cardiac signal component, which indicates to what extent the power signal during an inspiratory phase is influenced by heart signal residues,
  • An envelope quality measure indicating to what degree a patient's muscle activity is present during an inspiratory phase,
  • A quality measure for the frequency-based fatigue index, which indicates a degree of reliability of the frequency-based fatigue index, and / or
  • - A quality measure for the entropy-based fatigue index, which indicates a degree of reliability of the entropy-based fatigue index.

Ausführungsbeispiele können somit eine Gewichtung der Signalverarbeitungskomponenten basierend auf deren Qualität oder Zuverlässigkeit erlauben, was eine Gesamtqualität oder Zuverlässigkeit des bestimmten Fatigueindex erhöhen kann. Die Kontrolleinrichtung kann darüber hinaus ausgebildet sein, um basierend auf wenigstens zwei der Qualitätsmaße eine Kombination des frequenzbasierten Fatigueindex und des entropiebasierten Fatigueindex derart durchzuführen, dass ein höheres Qualitätsmaß eine höhere relative Gewichtung bei der Kombination bedingt. Ausführungsbeispiele können somit zuverlässigeren Fatigueindizes eine höhere Gewichtung geben.Embodiments may thus weight the signal processing components based on their quality or reliability, which may increase the overall quality or reliability of the particular fatigue index. The controller may be further configured to perform a combination of the frequency-based fatigue index and the entropy-based fatigue index based on at least two of the quality measures such that a higher quality measure requires a higher relative weighting in the combination. Embodiments may thus give greater weight to more reliable fatigue indexes.

Ausführungsbeispiele schaffen ferner ein Verfahren zur Beatmung eines Patienten. Das Verfahren umfasst ein Erfassen eines elektromyographischen Signals des Patienten und eines pneumatischen Signals. Das Verfahren umfasst ferner ein Bestimmen einer Information über einen frequenzbasierten Fatigueindex basierend auf dem elektromyographischen Signal, und/oder ein Bestimmen einer Information über einen entropiebasierten Fatigueindex basierend auf dem elektromyographischen Signal. Das Verfahren umfasst darüber hinaus ein Bestimmen einer Information über einen aktuellen Fatigueindex des Patienten basierend auf der Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und/oder der Information über den entropiebasierten Fatigueindex. Das Verfahren umfasst ein Einstellen der Beatmung des Patienten in Abhängigkeit des aktuellen Fatigueindex.Embodiments further provide a method of ventilating a patient. The method includes detecting a patient electromyographic signal and a pneumatic signal. The method further comprises determining information about a frequency-based fatigue index based on the electromyographic signal, and / or determining information about an entropy-based fatigue index based on the electromyographic signal. The method further includes determining information about a current fatigue index of the patient based on the frequency-based fatigue index information and / or the entropy-based fatigue index information. The method includes adjusting the ventilation of the patient as a function of the current fatigue index.

In manchen Ausführungsbeispielen umfasst das Einstellen der Beatmung ein Ausregeln einer Differenz zwischen einer Information über einen auf den Patienten abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex und der Information über den aktuellen Fatigueindex über die oder mittels der Beatmung.In some embodiments, adjusting ventilation includes adjusting a difference between information about a predetermined fatigue index matched to the patient and information about the current fatigue index about or through the ventilation.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel ist ein Computerprogramm zur Durchführung zumindest eines der oben beschriebenen Verfahren, wenn das Computerprogramm auf einem Computer, einem Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente abläuft. Ein weiteres Ausführungsbeispiel ist auch ein digitales Speichermedium, das maschinen- oder computerlesbar ist, und das elektronisch lesbare Steuersignale aufweist, die mit einer programmierbaren Hardwarekomponente so zusammenwirken können, dass eines der oben beschriebenen Verfahren ausgeführt wird.Another embodiment is a computer program for performing at least one of the methods described above when the computer program runs on a computer, a processor, or a programmable hardware component. Another embodiment is also a digital storage medium that is machine or computer readable and that has electronically readable control signals that can cooperate with a programmable hardware component to perform one of the methods described above.

Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen werden nachfolgend anhand der in den Zeichnungen dargestellten Ausführungsbeispiele, auf welche Ausführungsbeispiele generell jedoch nicht insgesamt beschränkt sind, näher beschrieben. Es zeigen:Further advantageous embodiments will be described below with reference to the embodiments illustrated in the drawings, to which embodiments are generally not limited in total. Show it:

1 ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Beatmung eines Patienten; 1 an embodiment of a device for ventilating a patient;

2 ein weiteres Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Beatmung eines Patienten; 2 a further embodiment of a device for ventilating a patient;

3 ein Blockschaltbild einer Regelung in einem Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Beatmung eines Patienten; 3 a block diagram of a control in an embodiment of a device for ventilating a patient;

4 ein weiteres Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Beatmung eines Patienten; 4 a further embodiment of a device for ventilating a patient;

5 ein Blockschaltbild einer Signalverarbeitungskette in einem Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Beatmung eines Patienten; 5 a block diagram of a signal processing chain in an embodiment of a device for ventilating a patient;

6 Signalverläufe in einer Signalverarbeitungskette in einem Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Beatmung eines Patienten; und 6 Waveforms in a signal processing chain in one embodiment of a device for ventilating a patient; and

7 ein Blockschaltbild eines Ablaufdiagramms eines Verfahrens zur Beatmung eines Patienten. 7 a block diagram of a flowchart of a method for ventilating a patient.

Verschiedene Ausführungsbeispiele werden nun ausführlicher unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben, in denen einige Ausführungsbeispiele dargestellt sind.Various embodiments will now be described in more detail with reference to the accompanying drawings, in which some embodiments are illustrated.

Bei der nachfolgenden Beschreibung der beigefügten Figuren, die lediglich einige exemplarische Ausführungsbeispiele zeigen, können gleiche Bezugszeichen gleiche oder vergleichbare Komponenten bezeichnen. Ferner können zusammenfassende Bezugszeichen für Komponenten und Objekte verwendet werden, die mehrfach in einem Ausführungsbeispiel oder in einer Zeichnung auftreten, jedoch hinsichtlich eines oder mehrerer Merkmale gemeinsam beschrieben werden. Komponenten oder Objekte, die mit gleichen oder zusammenfassenden Bezugszeichen beschrieben werden, können hinsichtlich einzelner, mehrerer oder aller Merkmale, beispielsweise ihrer Dimensionierungen, gleich, jedoch gegebenenfalls auch unterschiedlich ausgeführt sein, sofern sich aus der Beschreibung nicht etwas anderes explizit oder implizit ergibt.In the following description of the attached figures, which show only some exemplary embodiments, like reference characters may designate the same or similar components. Further, summary reference numerals may be used for components and objects that occur multiple times in one embodiment or in a drawing but are described together in terms of one or more features. Components or objects which are described by the same or by the same reference numerals may be the same, but possibly also different, in terms of individual, several or all features, for example their dimensions, unless otherwise explicitly or implicitly stated in the description.

Obwohl Ausführungsbeispiele auf verschiedene Weise modifiziert und abgeändert werden können, sind Ausführungsbeispiele in den Figuren als Beispiele dargestellt und werden hierin ausführlich beschrieben. Es sei jedoch klargestellt, dass nicht beabsichtigt ist, Ausführungsbeispiele auf die jeweils offenbarten Formen zu beschränken, sondern dass Ausführungsbeispiele vielmehr sämtliche funktionale und/oder strukturelle Modifikationen, Äquivalente und Alternativen, die im Bereich der Erfindung liegen, abdecken sollen. Gleiche Bezugszeichen bezeichnen in der gesamten Figurenbeschreibung gleiche oder ähnliche Elemente.Although embodiments may be modified and changed in various ways, exemplary embodiments are illustrated in the figures as examples and will be described in detail herein. It should be understood, however, that it is not intended to limit embodiments to the particular forms disclosed, but that embodiments are intended to cover all functional and / or structural modifications, equivalents and alternatives that are within the scope of the invention. Like reference numerals designate like or similar elements throughout the description of the figures.

Man beachte, dass ein Element, das als mit einem anderen Element „verbunden” oder „verkoppelt” bezeichnet wird, mit dem anderen Element direkt verbunden oder verkoppelt sein kann oder dass dazwischenliegende Elemente vorhanden sein können. Wenn ein Element dagegen als „direkt verbunden” oder „direkt verkoppelt” mit einem anderen Element bezeichnet wird, sind keine dazwischenliegenden Elemente vorhanden. Andere Begriffe, die verwendet werden, um die Beziehung zwischen Elementen zu beschreiben, sollten auf ähnliche Weise interpretiert werden (z. B., „zwischen” gegenüber „direkt dazwischen”, „angrenzend” gegenüber „direkt angrenzend” usw.). Note that an element referred to as being "connected" or "coupled" to another element may be directly connected or coupled to the other element, or intervening elements may be present. Conversely, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly coupled" to another element, there are no intervening elements. Other terms used to describe the relationship between elements should be interpreted in a similar manner (eg, "between" versus "directly in between,""adjacent" versus "directly adjacent," etc.).

Die Terminologie, die hierin verwendet wird, dient nur der Beschreibung bestimmter Ausführungsbeispiele und soll die Ausführungsbeispiele nicht beschränken. Wie hierin verwendet, sollen die Singularformen „einer,” „ eine”, „eines ” und „der, die, das” auch die Pluralformen beinhalten, solange der Kontext nicht eindeutig etwas anderes angibt. Ferner sei klargestellt, dass die Ausdrucke wie z. B. „beinhaltet”, „beinhaltend”, „aufweist”, „umfasst”, „umfassend” und/oder „aufweisend”, wie hierin verwendet, das Vorhandensein von genannten Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Arbeitsabläufen, Elementen und/oder Komponenten angeben, aber das Vorhandensein oder die Hinzufügung von einem bzw. einer oder mehreren Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Arbeitsabläufen, Elementen, Komponenten und/oder Gruppen davon nicht ausschließen.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to limit the embodiments. As used herein, the singular forms "a," "a," "an," and "the" are also meant to include the plural forms unless the context clearly indicates otherwise. Furthermore, it should be clarified that the printouts such. As used herein includes the presence of said features, integers, steps, operations, elements, and / or components but does not preclude the presence or addition of one or more features, integers, steps, operations, elements, components, and / or groups thereof.

Solange nichts anderes definiert ist, haben sämtliche hierin verwendeten Begriffe (einschließlich von technischen und wissenschaftlichen Begriffen) die gleiche Bedeutung, die ihnen ein Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet, zu dem die Ausführungsbeispiele gehören, beimisst. Ferner sei klargestellt, dass Ausdrücke, z. B. diejenigen, die in allgemein verwendeten Wörterbüchern definiert sind, so zu interpretieren sind, als hätten sie die Bedeutung, die mit ihrer Bedeutung im Kontext der einschlägigen Technik konsistent ist, und nicht in einem idealisierten oder übermäßig formalen Sinn zu interpretieren sind, solange dies hierin nicht ausdrücklich definiert ist.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein have the same meaning as commonly assigned to one of ordinary skill in the art to which the embodiments pertain. Furthermore, it should be clarified that expressions, e.g. For example, those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having the meaning consistent with their meaning in the context of the relevant art and not to be interpreted in an idealized or overly formal sense, as long as this is so not expressly defined herein.

1 illustriert ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung 10 zur Beatmung eines Patienten 20. Die Vorrichtung 10 umfasst eine Erfassungseinrichtung 12 zur Erfassung eines elektromyographischen Signals des Patienten 20 und eines pneumatischen Signals. Die Erfassungseinrichtung 12 kann beispielsweise ein oder mehrere Sensoren, Sensorelemente, Elektroden oder Elektrodenpaare, wie Nadeln, Feindraht, Elektroden, Oberflächenelektroden, Drucksensoren, Volumensensoren, Durchflusssensoren, Gaskonzentrationssensoren, invasive Speiseröhrenkatheter, usw. umfassen, die entsprechende Sensorsignale oder Information liefern. In manchen Ausführungsbeispielen können die jeweiligen Sensoren gegebenenfalls mit entsprechender Auswerteelektronik gekoppelt sein und entsprechend aufbereitete, z. B. verstärkte oder gefilterte Signale, bereitzustellen. 1 illustrates an embodiment of a device 10 for ventilation of a patient 20 , The device 10 comprises a detection device 12 for acquiring an electromyographic signal of the patient 20 and a pneumatic signal. The detection device 12 For example, it may include one or more sensors, sensor elements, electrodes or electrode pairs, such as needles, fine wire, electrodes, surface electrodes, pressure sensors, flow meters, flow sensors, gas concentration sensors, invasive esophageal catheters, etc. that provide corresponding sensor signals or information. In some embodiments, the respective sensors may optionally be coupled with appropriate evaluation and processed accordingly, z. B. amplified or filtered signals to provide.

Die Vorrichtung 10 umfasst ferner eine Beatmungseinrichtung 14. Die Beatmungseinrichtung 14 kann beispielsweise ein Beatmungsgerät oder einen Respirator umfassen, dem ein gewisser Beatmungsunterstützungsgrad vorgebbar ist. Die Beatmungseinrichtung 14 kann in einigen Ausführungsbeispielen an einen Patienten 20 mittels pneumatischen Strukturen, wie Schläuchen, Masken, Ventilen, Verzweigungen, usw. ankoppelbar sein. Wie die 1 weiter zeigt, umfasst die Vorrichtung 10 darüber hinaus eine Kontrolleinrichtung 16, die mit der Erfassungseinrichtung 12 und der Beatmungseinrichtung 14 gekoppelt ist. Die Kontrolleinrichtung 16 ist zur Kontrolle der Beatmungseinrichtung 14 und der Erfassungseinrichtung 12 ausgebildet. Die Kontrolleinrichtung 16 ist darüber hinaus ausgebildet, um basierend auf dem elektromyographischen Signal eine Information über einen frequenzbasierten Fatigueindex und/oder eine Information über einen entropiebasierten Fatigueindex zu bestimmen. Die Kontrolleinrichtung 16 ist ferner ausgebildet, um eine Information über einen aktuellen Fatigueindex des Patienten 20 basierend auf der Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und/oder der Information über den entropiebasierten Fatigueindex in Abhängigkeit des pneumatischen Signals zu bestimmen. Die Kontrolleinrichtung 16 ist ferner ausgebildet, um die Beatmungseinrichtung 14 in Abhängigkeit des aktuellen Fatigueindex einzustellen. Im Folgenden werden einige Ausführungsbeispiele beschrieben, bei denen eine Kombination der Fatigueindizes erfolgt. Die Kontrolleinrichtung 16 ist dann ausgebildet, um basierend auf dem elektromyographischen Signal die Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und die Information über den entropiebasierten Fatigueindex zu bestimmen. Die Kontrolleinrichtung 16 ist dann ferner ausgebildet, um die Information über den aktuellen Fatigueindex des Patienten 20 basierend auf einer Kombination der Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und der Information über den entropiebasierten Fatigueindex in Abhängigkeit des pneumatischen Signals zu bestimmen. In weiteren Ausführungsbeispielen ist auch die Bestimmung nur eines Fatigueindizes denkbar, aus dem dann in Abhängigkeit des pneumatischen Signals der aktuelle Fatigueindex bestimmt wird.The device 10 further comprises a ventilation device 14 , The ventilation device 14 For example, it may comprise a respirator or a respirator, to which a certain degree of ventilatory support can be specified. The ventilation device 14 may in some embodiments to a patient 20 be coupled by means of pneumatic structures, such as hoses, masks, valves, branches, etc. As the 1 further shows, the device comprises 10 In addition, a control facility 16 connected to the detection device 12 and the ventilator 14 is coupled. The control device 16 is to control the ventilator 14 and the detection device 12 educated. The control device 16 is also designed to determine information on a frequency-based fatigue index and / or information about an entropy-based fatigue index based on the electromyographic signal. The control device 16 is further configured to provide information about a patient's current fatigue index 20 based on the information on the frequency-based fatigue index and / or the information on the entropy-based fatigue index as a function of the pneumatic signal. The control device 16 is further adapted to the ventilation device 14 depending on the current fatigue index. In the following, some embodiments are described in which a combination of the fatigue indices takes place. The control device 16 is then designed to determine the frequency-based fatigue index information and the entropy-based fatigue index information based on the electromyographic signal. The control device 16 is then further trained to receive information about the patient's current fatigue index 20 based on a combination of the information on the frequency-based fatigue index and the information on the entropy-based fatigue index as a function of the pneumatic signal. In further exemplary embodiments, the determination of only one fatigue index is also conceivable, from which the current fatigue index is then determined as a function of the pneumatic signal.

In Ausführungsbeispielen kann die Kontrolleinrichtung 16 einem beliebigen Controller oder Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente entsprechen. Beispielsweise kann die Kontrolleinrichtung 16 auch als Software realisiert sein, die für eine entsprechende Hardwarekomponente programmiert ist. Insofern kann die Kontrolleinrichtung 16 als programmierbare Hardware mit entsprechend angepasster Software implementiert sein. Dabei können beliebige Prozessoren, wie Digitale Signal-Prozessoren (DSPs) zum Einsatz kommen. Ausführungsbeispiele sind dabei nicht auf einen bestimmten Typ von Prozessor eingeschränkt. Es sind beliebige Prozessoren oder auch mehrere Prozessoren zur Implementierung der Kontrolleinrichtung 16 denkbar.In embodiments, the control device 16 correspond to any controller or processor or programmable hardware component. For example, the control device 16 also be implemented as software that is programmed for a corresponding hardware component. In that sense, the control device 16 be implemented as programmable hardware with appropriately adapted software. Any processors, such as digital signal processors (DSPs) can be used. Embodiments are not limited to a particular type of processor. There are any processors or even multiple processors to implement the control device 16 conceivable.

In einem weiteren Ausführungsbeispiel ist die Kontrolleinrichtung 16 ferner ausgebildet, um eine Differenz zwischen einer Information über einen auf den Patienten 20 abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex und der Information über den aktuellen Fatigueindex basierend auf dem pneumatischen Signal und mittels der Beatmungseinrichtung 14 über den Patienten 20 auszuregeln. Generell können Ausführungsbeispiele so Einstellungen für die Beatmungseinrichtung 14, Beatmungssteuerungen und/oder Beatmungsregelungen bereitstellen. Die 1 illustriert ein weiteres Ausführungsbeispiel, das um eine optionale Schnittstelle 18 erweitert ist, dargestellt mit gestrichelten Linien. In diesem Ausführungsbeispiel umfasst die Vorrichtung ferner die Schnittstelle 18, die zum Erhalten der Information über den auf den Patienten 20 abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex umfasst. Die Kontrolleinrichtung 16 ist dann ausgebildet, um die Information über den vorgegebenen Fatigueindex über die Schnittstelle 18 z. B. von einem Benutzer der Vorrichtung 10 zu erhalten.In a further embodiment, the control device 16 further adapted to provide a difference between information about one of the patient 20 agreed preset fatigue index and the information about the current fatigue index based on the pneumatic signal and the respiratory device 14 about the patient 20 auszuregeln. In general, embodiments can thus settings for the ventilation device 14 , Provide ventilation controls and / or ventilation controls. The 1 illustrates another embodiment that is an optional interface 18 is extended, shown with dashed lines. In this embodiment, the device further comprises the interface 18 To get information about the patient 20 includes a coordinated predetermined fatigue index. The control device 16 is then trained to get the information about the given fatigue index via the interface 18 z. B. by a user of the device 10 to obtain.

Die Schnittstelle 18 kann beispielsweise einem oder mehreren Eingängen und/oder einem oder mehreren Ausgängen zum Empfangen und/oder Übertragen von Informationen entsprechen, etwa in digitalen Bitwerten, analogen Signalen, Magnetfeldern, basierend auf einem Code, innerhalb eines Moduls, zwischen Modulen, oder zwischen Modulen verschiedener Entitäten. Die Schnittstelle 18 kann aber auch einer Eingabeschnittstelle 18 entsprechen, wie etwa einem Bedienfeld, einem Schalter oder Drehschalter, einem Knopf, einem berührungsempfindlichen Bildschirm (auch englisch „Touchscreen”) usw. Die Schnittstelle 18 erlaubt somit das Aufnehmen, ggf. auch Empfang oder Eingabe, einer Information über den vorgebbaren auf den Patienten abgestimmten Fatigueindex. Eine solche Eingabe oder Vorgabe kann beispielsweise durch einen Arzt oder Klinikpersonal erfolgen.the interface 18 For example, it may correspond to one or more inputs and / or one or more outputs for receiving and / or transmitting information, such as digital bit values, analog signals, magnetic fields based on code, within a module, between modules, or between modules of different entities , the interface 18 but can also be an input interface 18 such as a control panel, a switch or rotary switch, a button, a touch-sensitive screen (English "touch screen"), etc. The interface 18 thus allows the recording, possibly also receiving or input, a piece of information about the specifiable on the patient matched Fatigueindex. Such input or specification can be done for example by a doctor or hospital staff.

In manchen Ausführungsbeispielen kann der vorgebbare Fatigueindex auch nachgeführt oder angepasst werden, beispielsweise im Rahmen eine Sollwertnachführung für eine nachgeschaltete Beatmungsregelung.In some embodiments, the predetermined fatigue index can also be tracked or adjusted, for example in the context of a setpoint tracking for a downstream ventilation control.

Das elektromyographische Signal, oder auch die elektromyographische Ableitung, kann invasiv oder nichtinvasiv erfolgen. Dabei kann beispielsweise die EMG-Aktivität eines oder mehrerer Atemmuskeln oder Atemhilfsmuskeln, z. B. des Zwerchfells, der Zwischenrippenmuskulatur (lat. musculus intercostalis) und/oder der Atemhilfsmuskulatur abgenommen oder erfasst werden. Mögliche Positionen für Elektroden im nichtinvasiven Fall ergeben sich z. B. aus der eingangs genannten Schrift von Maarsingh et al. Die Erfassungseinrichtung 12 kann dann eines der oben genannten Sensorelemente umfassen, das zur invasiven oder nicht-invasiven, also oberflächlichen, Erfassung des elektromyographischen Signals an der äußeren Hautoberfläche oder mittels der äußeren Hautoberfläche des Patienten 20 ausgebildet ist. Beispielsweise können an der Hautoberfläche des Patienten Oberflächenelektroden oder Elektrodenpaare angebracht werden, um das elektromyographische Signal zu erfassen. Dies kann Vorteile beispielsweise gegenüber einem Speiseröhrenkatheter bieten. Das Signal kann dann an der äußeren Hautoberfläche, d. h. außen am Patienten, außerhalb der Körperöffnungen wie Mund, Nase, Ohren, Rektum, ohne intubieren erfasst werden. In einem weiteren Ausführungsbeispiel, das im Folgenden noch im Detail erläutert werden wird, ist das elektromyographische Signal ein differentielles oberflächenerfasstes Signal, das eine Information über eine respiratorische Aktivität zumindest eines Atemmuskels des Patienten umfasst.The electromyographic signal, or else the electromyographic derivative, can be invasive or noninvasive. In this case, for example, the EMG activity of one or more respiratory muscles or respiratory auxiliaries, z. As the diaphragm, the intercostal musculature (lat. Musculus intercostalis) and / or the respiratory aid muscles are removed or detected. Possible positions for electrodes in the non-invasive case arise z. B. from the aforementioned document from Maarsingh et al. The detection device 12 may then comprise one of the above-mentioned sensor elements, which for invasive or non-invasive, so superficial, detection of the electromyographic signal on the outer skin surface or by means of the outer skin surface of the patient 20 is trained. For example, surface electrodes or electrode pairs may be attached to the skin surface of the patient to detect the electromyographic signal. This may offer advantages over, for example, an esophageal catheter. The signal can then be detected on the outer surface of the skin, ie on the outside of the patient, outside the body openings such as mouth, nose, ears, rectum, without intubating. In a further embodiment, which will be explained in more detail below, the electromyographic signal is a differential surface-detected signal which comprises information about a respiratory activity of at least one respiratory muscle of the patient.

In einem weiteren Ausführungsbeispiel ist die Erfassungseinrichtung 12 ausgebildet, um das pneumatische Signal als ein für den menschlichen Atemzyklus typisches Atemsignal des Patienten 20 zu erfassen. Unter einem solchen Atemsignal sei hier ein Signal verstanden, das Information über den Atem, wie Druck, Volumen oder Konzentrationen, beispielsweise Sauerstoff O2, Kohlendioxid, CO2, Wasser H2O; usw. umfasst.In a further embodiment, the detection device 12 designed to provide the pneumatic signal as a respiratory cycle typical of the human respiratory cycle of the patient 20 capture. Under such a breath signal here is a signal understood, the information about the breath, such as pressure, volume or concentrations, such as oxygen O 2 , carbon dioxide, CO 2 , water H 2 O; etc. includes.

2 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung 10 zur Beatmung eines Patienten 20. In dem Ausführungsbeispiel der 2 ist die Kontrolleinrichtung 16 in zwei funktionale Blöcke 16a und 16b unterteilt, wie es beispielsweise in einer Hardware- oder Softwareimplementierung vorkommen kann. Die Bestimmung oder Berechnung des Fatigueindex findet im Block 16a statt, der auch engl. als „Fatigueindex calculation” bezeichnet werden kann, und wobei die Bestimmung auf dem pneumatischen Signal und dem EMG-Signal basiert. Die Erfassungseinrichtung 12 ist hier ebenfalls zweigeteilt in einen EMG Erfassungsblock 12a (auch engl. „EMG recording”) zur Erfassung des elektromyographischen Signals und einen Erfassungsblock 12b zur Erfassung des pneumatischen Signals, der in die Beatmungseinrichtung 14 (auch engl. „ventilator”) mit integriert ist. In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist die Erfassungseinrichtung 12b ausgebildet, um das pneumatische Signal als Drucksignal oder als Volumenstromsignal an dem Patienten 20 zu erfassen. Die Erfassung solcher Signale kann aufwandgünstig innerhalb der Beatmungseinrichtung 14 erfolgen, da diesbezügliche Sensoren auch von einer Beatmungsmaske oder von Beatmungsschläuchen, die für den direkten Kontakt mit dem Patienten vorgesehen sind, entfernt, beispielsweise an Komponenten innerhalb eines Beatmungsgerätes, angeordnet werden können. Gegenüber Sensoren die nahe am Patienten angeordnet sind, beispielsweise an der Atemmaske, an Beatmungsschläuchen oder an etwaigen Weichen- oder Y-Stücken, können so durch Ausführungsbeispiele Einsparungen erreicht werden. Alternativ können die EMG-Erfassung und evtl. auch die Fatigue-Index-Bestimmung außerhalb des Beatmungsgerätes, bspw. innerhalb eines patientennah gelegenen EMG-Moduls, angeordnet sein. Dies hätte den Vorteil einer breiteren Nutzbarkeit der EMG-Technologie, z. B. auf verschiedenen Geräteplattformen. Die 2 zeigt ferner die Beatmungskontrolle 16b (auch engl. „ ventilation assist controller”), die basierend auf dem Fatigueindex Einstellungen (auch engl. „ventilatory assist” Information) an der Beatmungseinrichtung 14 vornimmt. 2 shows a further embodiment of a device 10 for ventilation of a patient 20 , In the embodiment of 2 is the control device 16 in two functional blocks 16a and 16b subdivided, as may occur, for example, in a hardware or software implementation. The determination or calculation of the Fatigueindex takes place in the block 16a instead, the English also. may be referred to as the "fatigue index calculation", and the determination is based on the pneumatic signal and the EMG signal. The detection device 12 Here is also divided into two parts in an EMG acquisition block 12a (also Engl. "EMG recording") for the detection of the electromyographic signal and a detection block 12b for detecting the pneumatic signal entering the ventilator 14 (also English "fan") is integrated. In the present embodiment, the detection device 12b configured to the pneumatic signal as a pressure signal or as a volume flow signal to the patient 20 to to capture. The detection of such signals can be low cost within the ventilator 14 can be done, as related sensors also from a respiratory mask or breathing tubes, which are intended for direct contact with the patient, removed, for example, to components within a ventilator, can be arranged. Compared with sensors which are arranged close to the patient, for example on the respiratory mask, on respiratory hoses or on any points or Y-pieces, savings can be achieved by exemplary embodiments. Alternatively, the EMG detection and possibly also the fatigue index determination can be arranged outside the respirator, for example within a patient-oriented EMG module. This would have the advantage of wider usability of the EMG technology, e.g. B. on different device platforms. The 2 also shows the ventilation control 16b (also called "ventilation assist controller"), based on the Fatigueindex Settings (also called "ventilatory assist" information) at the ventilation device 14 performs.

Die Vorrichtung 10 aus dem Ausführungsbeispiel der 2 führt ein Verfahren zur automatischen Einstellung des Grades der ventilatorischen Unterstützung (engl. „ventilatory assist”) bei der unterstützten Beatmung durch. 3 zeigt ein Blockschaltbild einer Regelung eines weiteren Ausführungsbeispiels der Vorrichtung 10 zur Beatmung eines Patienten 20. Die 3 zeigt rechts den Patienten 20 an dem über die EMG-Erfassung 12a (engl. „EMG recording”) das EMG Signal erfasst und an die Fatigueindex-Bestimmung 16a (engl. „Fatigueindex recording”) weitergeleitet wird. Der Patient 20 ist an die Beatmungseinrichtung 14 (engl. „ventilator”) angeschlossen, die auch eine Erfassung 12b für das pneumatische Signal bereitstellt. Im Vergleich zum Ausführungsbeispiel der 2 ist die Beatmungskontrolle 16b (engl. „ventilation assist controller”) hier aufgeteilt in eine Erfassung 16b1 (engl. „initial Fatigueindex”) für den initialen oder vorgebbaren Fatigueindex und einen Kontroller/Regler 16b2 (engl. „controller”), der eine Differenz zwischen dem von der Fatigueindex-Bestimmung 16a bestimmten Fatigueindex und dem initialen Fatigueindex 16b1 über die Beatmungseinrichtung 14 ausregelt.The device 10 from the embodiment of 2 Carries out a procedure for automatically adjusting the level of ventilatory assistance in assisted ventilation. 3 shows a block diagram of a control of another embodiment of the device 10 for ventilation of a patient 20 , The 3 shows the patient on the right 20 at the about the EMG acquisition 12a (EMG recording) recorded the EMG signal and the fatigue index determination 16a ("Fatigueindex recording") is forwarded. The patient 20 is to the ventilator 14 (Engl. "fan") connected, which also a capture 12b provides for the pneumatic signal. Compared to the embodiment of 2 is the ventilation control 16b ("ventilation assist controller") here divided into a collection 16b1 (English: "initial fatigue index") for the initial or predefinable fatigue index and a controller / regulator 16b2 (engl. "controller"), which is a difference between that of the fatigue index determination 16a certain fatigue index and the initial fatigue index 16b1 via the ventilation device 14 corrects.

In manchen Ausführungsbeispielen kann für die folgende Fatigueindex Berechnung ein aufbereitetes EMG Signal vorliegen, in dem Artefakte, die nicht von den respiratorischen Muskeln verursacht wurden, reduziert oder unterdrückt wurden. Zu solchen Artefakten gehören z. B. Störungen durch elektrische Geräte in Patientennähe, Bewegungsartefakte des Patienten, Herzartefakte, etc. Darüber hinaus kann das EMG Signal segmentiert werden, um in den folgenden Schritten Inspiration und Exspiration unterschiedlich zu berücksichtigen. Dadurch ist es möglich den Fatigueindex nur für die Zeitabschnitte zu beachten, in denen tatsächlich eine Kontraktion der entsprechenden Muskeln vorliegt. Der Fatigue-Index gibt den Grad der Ermüdung an. Er wird aus den aufbereiteten EMG Signalen berechet. Wie oben schon erwähnt, bieten sich dazu verschiedene Verfahren an. Neben spektralen Verfahren, die die Frequenzverschiebung quantifizieren, gibt es diverse nichtlineare Verfahren wie z. B. Entropie, RQA oder fraktale Methoden. Eine Übersicht bekannter Fatigue-Algorithmen findet sich z. B. in der eingangs genannten Schrift von Miriam Gonzalez-Izal et al. In some embodiments, for the following fatigue index calculation, there may be a conditioned EMG signal in which artifacts not caused by the respiratory muscles have been reduced or suppressed. Such artifacts include, for. In addition, the EMG signal can be segmented to take into account inspiration and expiration differently in the following steps. This makes it possible to observe the fatigue index only for the periods when there is actually a contraction of the corresponding muscles. The fatigue index indicates the degree of fatigue. It is calculated from the prepared EMG signals. As mentioned above, different methods are available. In addition to spectral methods that quantify the frequency shift, there are various non-linear methods such. Entropy, RQA or fractal methods. An overview of known fatigue algorithms can be found z. B. in the aforementioned document from Miriam Gonzalez-Izal et al.

Bei der Berechnung des respiratorischen Fatigue-Indexes können in einigen Ausführungsbeispielen auch weitere Besonderheiten der Atmungsmuskulatur beachtet werden. Dazu zählen z. B. die (zeitlich) zyklische Kontraktionsform, Störungen durch Herzartefakte und Übersprechen (engl. „crosstalk”) von benachbarten Muskeln. Die Fatigue-Berechnung erfolgt z. B. epochenweise. Im Gegensatz zur in der Literatur verbreiteten Epochengröße von einer Sekunde können in Ausführungsbeispielen deutlich kürzere Epochen verwendet werden, z. B. 0,05, 0,1, 0,15, 0,2 s. In Epochen mit großen Störungen kann auf die Berechnung des Fatigueindex verzichtet werden. Durch die kleine Epochengröße ist das Roh-Fatiguesignal in manchen Ausführungsbeispielen stark verrauscht und kann daher einer Glättung unterzogen werden. Im Rahmen der Glättung kann eine Zyklizität oder Periodizität der Atemanstrengung, die Amplitude des EMG Signals, die Atemphase, das Vorliegen von Artefakten sowie die Qualität des EMG Signals berücksichtigt werden. In einem weiteren Ausführungsbeispiel ist die Erfassungseinrichtung 12 ausgebildet, um das pneumatische Signal als exspiratorisches und/oder inspiratorisches Atemsignal des Patienten 20 zu erfassen, um eine Beatmungsunterstützungsregelung auf gegebenenfalls auch nur eine dieser Phasen zu beschränken, ggf. Werte aus beiden Phasen zu kombinieren.In the calculation of the respiratory fatigue index, in some embodiments, other peculiarities of the respiratory muscles can be considered. These include z. For example, the (temporal) cyclic contraction form, disorders by cardiac artifacts and crosstalk from adjacent muscles. The fatigue calculation is performed z. Epoch wise. In contrast to the epoch size of one second, which is widely used in the literature, in embodiments much shorter epochs can be used, for example. B. 0.05, 0.1, 0.15, 0.2 s. In epochs with major disturbances, the calculation of the fatigue index can be dispensed with. Due to the small epoch size, the raw fatigue signal in some embodiments is very noisy and can therefore be subjected to a smoothing. Smoothing may include cyclicity or periodicity of the respiratory effort, the amplitude of the EMG signal, the respiratory phase, the presence of artifacts, and the quality of the EMG signal. In a further embodiment, the detection device 12 formed to the pneumatic signal as an expiratory and / or inspiratory breathing signal of the patient 20 in order to restrict a ventilation assistance control to possibly only one of these phases, if necessary to combine values from both phases.

Einige Ausführungsbeispiele schaffen ein System aus EMG-Ableitung 12, 12a, Fatigueindex Berechnung 16, 16a, Regler 16, 16b, 16b2 und gesteuerter/geregelter unterstützender Beatmung 14, bei dem der Grad der Unterstützung so geregelt wird, dass der Fatigueindex des Patienten 20 konstant gehalten wird. Dabei kann in manchen Ausführungsbeispielen auf eine Berechnung von festen Schwellen als Grenze zum Auftreten von Fatigue verzichtet werden. Stattdessen sorgt der Aufbau zumindest in einigen Ausführungsbeispielen dafür, dass ein initial festgestellter Ermüdungszustand beibehalten wird. Dieser initiale Ermüdungszustand ist der Zustand zu dem Zeitpunkt an dem die Methode/Vorrichtung, das Verfahren, oder die Regelung gestartet wird. In manchen Ausführungsbeispielen ist es Aufgabe der behandelnden Kliniker durch angemessenen ventilatorischen Support sicherzustellen, dass sich der Patient zu diesem Zeitpunkt in einem stabilen Zustand befindet, der beibehalten werden soll. Der initiale Ermüdungszustand sollte vom Kliniker so gewählt werden, dass die Beatmungssituation weder zu „echter” Fatigue noch zur Atrophie der Muskulatur führt. Da sich der Gesundheitszustand des Patienten hoffentlich zum Positiven verändert, wird bei gleichbleibender Beatmungsunterstützung der Erschöpfungszustand „geringer” werden.Some embodiments provide a system of EMG dissipation 12 . 12a , Fatigue index calculation 16 . 16a , Controller 16 . 16b . 16b2 and controlled / controlled assistive ventilation 14 in which the degree of support is regulated so that the fatigue index of the patient 20 is kept constant. In some embodiments, a calculation of fixed thresholds as the limit to the occurrence of fatigue can be dispensed with. Instead, the design, at least in some embodiments, ensures that an initial detected fatigue condition is maintained. This initial fatigue condition is the condition at the time the method / device, procedure, or control is started. In some embodiments, it is the task of the treating clinician by appropriate ventilation support to ensure that the Patient is in a steady state at this time, which is to be maintained. The initial state of fatigue should be selected by the clinician so that the ventilation situation neither leads to "true" fatigue nor to the atrophy of the musculature. As the patient's state of health hopefully changes for the better, with constant ventilation support, the state of exhaustion will become "less".

In dem Sinne erfüllt die Regelung den Zweck einer Entwöhnung von der Beatmung, da die Beatmungsunterstützung kontinuierlich angepasst (d. h., beim gesundenden Patienten reduziert) wird. Sollte sich der Zustand eines Patienten 20 allerdings wieder verschlechtern und die respiratorischen Muskeln weniger leistungsfähig werden, würde der Fatigueindex bei konstanter Last steigen und die Regelung dafür sorgen, dass die Unterstützung vom Beatmungsgerät 14 entsprechend vergrößert wird. Wie bereits oben näher beschrieben, wird auch in den Ausführungsbeispielen der 2 und 3 am Patienten 20 mittels Elektroden ein EMG Signal abgenommen. Dazu kann wahlweise ein invasives, bzw. nichtinvasives Verfahren angewendet werden. Aus dem resultierenden EMG Signal wird ein Fatigueindex berechnet. Der Ventilation-Assist-Controller 16 bildet die Differenz aus dem aktuellen Fatigueindex-Wert und dem initialen Fatigueindex-Wert. Abhängig von dieser Differenz verändert der eingebaute Regler 16b2 die ventilatorische Unterstützung. Ein Beatmungsgerät 14 unterstützt den Patienten 20 mit der vom Regler 16b2 vorgegebenen Unterstützung.In that sense, the regulation fulfills the purpose of weaning off ventilation because the ventilatory support is continually adjusted (ie, reduced in the healthy patient). Should be the condition of a patient 20 However, once again worsening and the respiratory muscles become less efficient, the fatigue index would rise at constant load and the scheme would ensure that support from the ventilator 14 is increased accordingly. As already described in more detail above, in the embodiments of the 2 and 3 on the patient 20 by means of electrodes an EMG signal removed. Optionally, an invasive or non-invasive procedure can be used. From the resulting EMG signal a fatigue index is calculated. The ventilation assist controller 16 is the difference between the current fatigue index value and the initial fatigue index value. Depending on this difference, the built-in controller changes 16b2 the ventilatory support. A respirator 14 supports the patient 20 with the regulator 16b2 given support.

In einem weiteren Ausführungsbeispiel kann die Kontrolleinrichtung 16 ferner ausgebildet sein, um die Information über den aktuellen Fatigueindex mit einer ersten Rate zu Erfassen und eine Anpassung des vorgegebenen Fatigueindex mit einer zweiten Rate vorzunehmen, wobei die zweite Rate niedriger ist als die erste Rate. Insofern kann der Sollwert, der vorgebbare Wert, auch angepasst werden, mit entsprechend langsamerer Rate als die mit der die Regelschleife abläuft. Eine solche Anpassung wäre alle paar Minuten, Stunden oder Tage denkbar. Dies kann z. B. durchgeführt werden, wenn die gemessenen Fatigueindex Werte über eine gewisse Dauer oder auch Anzahl von Atemzyklen über der Vorgabe/dem Sollwert lagen. Die Regelung wird dann versuchen zum alten Niveau zurückzukehren, also je nach Reglertyp minimale Unterstützung einstellen. Beim stationär genauen Regler wird bei Verbesserung des Zustands die Unterstützung schnell immer minimal sein, bis der Patient 20 auf das initiale Niveau zurückkehrt, bzw. dieses unterschreitet. In manchen Ausführungsbeispielen können somit Regler 16b2 eingesetzt werden, die eine Regelabweichung in diese Richtung bewusst tolerieren, beispielsweise ohne integrale Regelkomponente. Andere Ausführungsbeispiele können ein Warnsignal ausgeben, um dem Klinikpersonal oder Arzt diesen Zustand der konstanten Regelabweichung bei minimaler Unterstützung anzuzeigen. Der Sollwert kann dann manuell nachgestellt werden. In weiteren Ausführungsbeispielen kann der Sollwert auch entsprechend automatisiert nachgeführt werden, wobei auch denkbar ist, das eine die Nachführung bestimmende Information zunächst vom Klinikpersonal eingestellt wird, etwa in welchen Zyklen oder Schritten eine Nachführung erfolgen soll. In weiteren Ausführungsbeispielen kann eine von der Vorrichtung 10 vorgeschlagene Nachführung auch erst nach Bestätigung durch Klinikpersonal durchgeführt werden.In a further embodiment, the control device 16 further configured to acquire the information about the current fatigue index at a first rate and to adjust the predetermined fatigue index at a second rate, the second rate being lower than the first rate. In this respect, the setpoint, the predefinable value, can also be adjusted with a correspondingly slower rate than that with which the control loop expires. Such an adaptation would be conceivable every few minutes, hours or days. This can be z. B. performed when the measured Fatigueindex values over a certain duration or number of breathing cycles were above the default / the setpoint. The control will then try to return to the old level, so set minimum support depending on the controller type. With the steady-state controller, when the condition improves, the support will quickly be minimal until the patient 20 returns to the initial level, or this falls below. In some embodiments, controllers can thus 16b2 are used, which deliberately tolerate a deviation in this direction, for example, without an integral control component. Other embodiments may issue a warning signal to indicate to the clinician or physician this condition of constant offset with minimal assistance. The setpoint can then be readjusted manually. In further embodiments, the target value can also be tracked automatically according to, wherein it is also conceivable that a tracking determining information is first set by the clinic staff, for example in which cycles or steps a tracking should take place. In other embodiments, one of the device 10 Proposed tracking can also be carried out only after confirmation by clinical staff.

Bei Patienten 20, die über einen längeren Zeitraum künstlich beatmet wurden, kann das Beatmungsgerät 14 in der Regel nicht einfach ausgestellt werden. Stattdessen wird der Patient 20 vom Beatmungsgerät 14 entwöhnt, was auch engl. als „Weaning” bezeichnet wird. Dieser als „Weaning” bekannte Prozess stellt eine große Herausforderung im klinischen Alltag dar. Auf der einen Seite ist es erwünscht, die Zeiten der maschinellen Beatmung so kurz wie möglich zu halten und den Patienten 20 so früh wie möglich zu entwöhnen. Auf der anderen Seite ist eine zu frühe und gescheiterte Entwöhnung schädlich für den Patienten 20. Im Rahmen der Entwöhnung kann die Unterstützung des Beatmungsgerätes 14 schrittweise reduziert werden. Nach erfolgreicher Reduzierung wird anhand von Parameter wie dem Rapid-Shallow-Breathing-Index, der ein Maß für einen Anteil eines schnellen und flachen Atmens ist, z. B. ausgedrückt als Verhältnis von Atemfrequenz zu Atemvolumen, festgestellt, ob der Patient 20 für einen Spontanatmungsversuch in Frage kommt.In patients 20 Those who have been artificially ventilated for an extended period of time may use the ventilator 14 usually not easily issued. Instead, the patient becomes 20 from the ventilator 14 weaned, which also English. referred to as "weaning". This process known as "weaning" presents a major challenge in everyday clinical practice. On the one hand, it is desirable to keep the times of mechanical ventilation as short as possible and to the patient 20 to wean as early as possible. On the other hand, too early and failed weaning is detrimental to the patient 20 , In the context of weaning can support the ventilator 14 be gradually reduced. After a successful reduction, parameters such as the rapid-shallow-breathing index, which is a measure of fast and shallow breathing, are used, for example: B. expressed as the ratio of respiratory rate to respiratory volume, determined whether the patient 20 is eligible for a spontaneous breathing attempt.

Im Rahmen des Spontanatmungsversuchs (auch engl. „spontaneous breathing trial”) wird der Patient 20 entweder vom Beatmungsgerät 14 getrennt oder die Unterstützung des Beatmungsgerätes 14 wird auf die Überwindung der Strömungswiderstände in den Beatmungsschläuchen und Tubus minimiert. Der Spontanatmungsversuch kann ungefähr eine halbe bis zwei Stunden dauern. Wenn Patienten den Spontanatmungsversuch bestehen, kann eine Extubation und eine dauerhafte Entfernung des Beatmungsgerätes 14 in Betracht gezogen werden.The patient becomes part of the spontaneous breathing trial 20 either from the ventilator 14 disconnected or support the ventilator 14 is minimized to overcome the flow resistance in the breathing tubes and tube. The spontaneous breathing attempt may take about half to two hours. If patients persist the spontaneous breathing attempt, extubation and permanent removal of the ventilator may occur 14 be considered.

4 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung 10 zur Beatmung eines Patienten 20. Die Vorrichtung zeigt dabei in der Mitte die Kontrolleinrichtung 16, die hier als Mikrocontroller-Einheit 16 mit einem Kontroller, einem Regler oder einem Prozessor implementiert ist. Die Vorrichtung umfasst eine Gasmischeinheit (Sauerstoff und Druckluft) 401, Flowmessung Inspiration 402, ein Inspirationsventil 403, eine Druckmessung Inspiration 404, einen Inspirationsschlauch 405, eine Flowmessung Exspiration 406, ein Exspirationsventil 407, eine Druckmessung Exspiration 408, einen Exspirationsschlauch 409, eine Sauerstoffversorgung 411, eine Druckluftversorgung 412, einen Exspirationsauslass 413, einen an das Beatmungsgerät 14 angeschlossenen Patienten 20 und eine Mikrocontroller-Einheit 16, die mit den Druck- und Flowsensoren 402, 404, 406, 408 sowie den Ventilen 403, 407 und der Gasmischeinheit 401 gekoppelt ist. 4 shows a further embodiment of a device 10 for ventilation of a patient 20 , The device shows in the middle of the control device 16 that is here as a microcontroller unit 16 implemented with a controller, a controller or a processor. The device comprises a gas mixing unit (oxygen and compressed air) 401 , Flow measurement inspiration 402 , an inspiratory valve 403 , a pressure measurement inspiration 404 , an inspiratory tube 405 , a flow measurement expiration 406 , an exhalation valve 407 , a pressure measurement expiration 408 , an expiratory tube 409 . an oxygen supply 411 , a compressed air supply 412 , an expiration outlet 413 , one to the ventilator 14 connected patients 20 and a microcontroller unit 16 that with the pressure and flow sensors 402 . 404 . 406 . 408 as well as the valves 403 . 407 and the gas mixing unit 401 is coupled.

Das Beatmungsgerät 14 umfasst in diesem Ausführungsbeispiel einen Inspirations- (oben) und einem Exspirationsteil (unten). Der Inspirationsteil stellt dem Patienten 20 das Gasgemisch zur Einatmung zur Verfügung. Er weist zwei Gasanschlüsse 411, 412 (für Sauerstoff und Druckluft) auf, die an eine zentrale Gasversorgung angeschlossen werden können. Alternativ kann auch eine lokale Gasversorgungseinheit vorgeschaltet sein. In der nachfolgenden Gasmischeinheit 401 kann ein Luft-Sauerstoff-Gemisch mit einem bestimmten Sauerstoffanteil bereitgestellt werden. Das Gas wird durch das Inspirationsventil 403 dem Patienten zur Verfügung gestellt. Dem Inspirationsventil 403 ist eine Flowmessung 402 (Durchflussmessung) vorweggeschaltet. Außerdem wird der Druck von der Erfassungseinrichtung 12, 404, beispielsweise mittels eines Drucksensors, nach dem Ventil 403 gemessen.The ventilator 14 in this embodiment includes an inspiratory (top) and an expiratory (bottom). The inspiration part represents the patient 20 the gas mixture for inhalation available. He has two gas connections 411 . 412 (for oxygen and compressed air), which can be connected to a central gas supply. Alternatively, a local gas supply unit can also be connected upstream. In the subsequent gas mixing unit 401 An air-oxygen mixture with a certain oxygen content can be provided. The gas gets through the inspiratory valve 403 provided to the patient. The inspiration valve 403 is a flow measurement 402 (Flow measurement) pre-switched. In addition, the pressure from the detection device 12 . 404 , For example by means of a pressure sensor, after the valve 403 measured.

Der Exspirationsteil umfasst ein Exspirationsventil 407, einer nachgeschalteten Flowmessung 406 (Durchflussmessung) und einer Druckmessung 12, 408. Wie die 4 zeigt sind die Durchflusssensoren 402, 406 hier der Beatmungseinrichtung 14 zugeordnet, in anderen Ausführungsbeispielen können diese auch der Erfassungseinrichtung 12 zugeordnet sein. Die Sensoren 402, 404, 406, 408 und die Ventile 403, 407 sind mit der Kontrolleinheit 16 gekoppelt. Die Messwerte aus den Druck- und Flowsensoren werden an eine Mikrocontroller-Einheit 16 gesendet. Diese steuert wiederum das Inspirations- 403 und das Exspirationsventil 407. Damit ist es möglich dem Patienten 20 einen bestimmten Gasflow (Volumenstrom) oder einen bestimmten Gasdruck zu verabreichen.The expiration part comprises an expiration valve 407 , a downstream flow measurement 406 (Flow measurement) and a pressure measurement 12 . 408 , As the 4 shows are the flow sensors 402 . 406 here the ventilation device 14 assigned, in other embodiments, these can also the detection device 12 be assigned. The sensors 402 . 404 . 406 . 408 and the valves 403 . 407 are with the control unit 16 coupled. The measured values from the pressure and flow sensors are sent to a microcontroller unit 16 Posted. This in turn controls the inspiratory 403 and the expiratory valve 407 , This makes it possible for the patient 20 to administer a specific gas flow (volume flow) or a specific gas pressure.

Während der Inspiration ist das Exspirationsventil 407 in der Regel geschlossen. Über den Inspirationsteil wird Gas mit einem Überdruck bereitgestellt und in die Lunge des Patienten 20 geleitet. Während der Exspiration ist das Inspirationsventil 403 geschlossen und das Exspirationsventil 407 wird geöffnet. Dadurch strömt Gas aus der Lunge (in der sich noch ein Überdruck aufgrund der vorhergehenden Inspiration befindet) durch den Exspirationsteil in die Umgebung ab. Die Mikrocontroller-Einheit 16 beinhaltet auch ein Userinterface 18, an dem ein Bediener Einstellungen vornehmen kann und an dem Informationen angezeigt werden.During inspiration is the expiratory valve 407 usually closed. The inspiratory part provides gas at overpressure and into the patient's lungs 20 directed. During expiration is the inspiration valve 403 closed and the exhalation valve 407 will be opened. As a result, gas from the lungs (in which there is still an overpressure due to the previous inspiration) flows through the expiration part into the environment. The microcontroller unit 16 also includes a user interface 18 where an operator can make settings and information is displayed.

In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird der aktuelle Fatigueindex mit dem initialen oder vorgebbaren auf den Patienten 20 abgestimmten Fatigueindex verglichen:

  • • Wenn der aktuelle Fatigueindex einen höheren Grad der Muskelermüdung indiziert, wird die Unterstützung des Patienten 20 durch das Beatmungsgerät 14 erhöht. Dadurch übernimmt das Beatmungsgerät 14. einen größeren Teil der notwendigen Atemarbeit. Die Atemmuskulatur des Patienten 20 wird entlastet und die Muskelermüdung sollte sich verringern.
  • • Wenn der aktuelle Fatigueindex einen niedrigeren Grad der Muskelermüdung indiziert, wird die Unterstützung des Patienten 20 durch das Beatmungsgerät 14 verkleinert. Dadurch wird der Patient 20 einen größeren Anteil der Atemarbeit wieder selber leisten. Er kommt dem Ziel der Unabhängigkeit Von künstlicher Beatmung damit einen Schritt näher.
In the present embodiment, the current Fatigueindex with the initial or predefinable on the patient 20 matched fatigue index compared:
  • • If the current fatigue index indicates a higher degree of muscle fatigue, the patient's support becomes 20 through the ventilator 14 elevated. This takes over the ventilator 14 , a greater part of the necessary work of breathing. The respiratory muscles of the patient 20 is relieved and the muscle fatigue should decrease.
  • • If the current fatigue index indicates a lower level of muscle fatigue, the patient's support will be 20 through the ventilator 14 reduced. This will be the patient 20 Do a greater share of the work of breathing again. He comes one step closer to the goal of independence of artificial respiration.

Je nach Beatmungsmodus sind in Ausführungsbeispielen verschiedene Stellgrößen denkbar:

  • • Bei Ausführungsbeispielen mit einer volumenkontrollierten Beatmung wäre eine Veränderung des Volumens möglich.
  • • Bei Ausführungsbeispielen mit einer druckkontrollierten Beatmung wäre eine Veränderung des Drucks möglich. Der Patient wird dabei beispielsweise im Modus CPAP (von engl. „Continuous Positive Airway Pressure”, kontinuierlicher positiver Atemdruck) und Druckunterstützung beatmet. Regelgröße kann in diesem Fall die Druckunterstützung (ΔPsupp, von engl. „support”, Unterstützung) sein. Für den Fall, dass im Rahmen der Fatigue-Bewertung eine erhöhte Ermüdung der Muskeln festgestellt wird, kann die Druckunterstützung erhöht werden. Im Fall einer verringerten Muskelermüdung kann die Druckunterstützung reduziert werden.
  • • In Ausführungsbeispielen die andere Stellgrößen, wie etwa Konzentration im Gasgemisch, Veränderungen von ein oder mehreren Atmungsparametern (z. B. Atemfrequenz, Verhältnis der inspiratorischen und exspiratorischen Phasen, Anstiegszeit, Inspirationszeit, usw.); Veränderung des Beatmungsmodus, verwenden, kann die Regelung analog erfolgen, etwa eine Erhöhung des Sauerstoffgehalts bei größerer Ermüdung und umgekehrt.
Depending on the ventilation mode, different control variables are conceivable in exemplary embodiments:
  • In embodiments with volume-controlled ventilation, a change in volume would be possible.
  • • In embodiments with pressure-controlled ventilation, a change in pressure would be possible. For example, the patient is ventilated in CPAP mode (Continuous Positive Airway Pressure) and pressure support. In this case, the controlled variable can be pressure support (ΔPsupp, support). In the event that increased muscle fatigue is noted as part of the fatigue assessment, pressure support may be increased. In case of reduced muscle fatigue, the pressure support can be reduced.
  • In embodiments, the other manipulated variables, such as concentration in the gas mixture, changes in one or more respiratory parameters (eg respiratory rate, ratio of inspiratory and expiratory phases, rise time, inspiratory time, etc.); Change the ventilation mode, use, the control can be analogous, such as an increase in oxygen content at greater fatigue and vice versa.

In einigen Ausführungsbeispielen wird aus einem Elektromyogramm-Signal (EMG) der Atemmuskeln ein Wert für die Ermüdung der Muskeln (auch engl. „Muscle-Fatigue”) abgeleitet. Ermüdung ist nach einer möglichen Definition eingetreten, wenn die Muskeln nicht mehr in der Lage sind eine bestimmte Kraft aufzubringen. Schon im Vorfeld dieses Versagens sind jedoch am EMG-Signal Veränderungen sichtbar, die auf eine drohende Ermüdung hindeuten. Einer dieser Effekte ist das Absinken der Leitungsgeschwindigkeit (auch engl. „conduction velocity”) der elektrischen Aktionspotentiale auf den Muskelfasern. Diese verringerte Leitungsgeschwindigkeit schlägt sich zum Beispiel in einem kompressierten Frequenzspektrum des EMG-Signals nieder.In some embodiments, a muscle fatigue ("muscle fatigue") value is derived from an electromyogram (EMG) signal of the respiratory muscles. Fatigue has occurred after a possible definition, when the muscles are no longer able to apply a certain force. Already in the run-up to this failure, however, changes are visible on the EMG signal, which indicate an imminent fatigue. One of these effects is the drop in line speed (also called conduction velocity ") of the electrical action potentials on the muscle fibers. This reduced conduction velocity is reflected, for example, in a compressed frequency spectrum of the EMG signal.

Bei der Fatigue-Analyse von respiratorischem EMG können im Vergleich zur Fatigue-Analyse von EMG-Signalen anderer Muskeln, wie z. B. vom Arm (Biceps), folgende Herausforderungen auftreten:

  • • Die Kontraktion der Muskeln ist zyklisch entsprechend der Zyklizität/Periodizität der Atmung.
  • • Die EMG Signale der betroffenen Muskeln sind nicht so gut wie z. B. am Arm abzuleiten. Das liegt daran, dass die Muskelfasern, insbesondere des Zwerchfells, nicht parallel zur Hautoberfläche liegen. Außerdem sind die EMG-Ableitungen im Brustbereich in der Regel von ElektroKardioGramm(EKG)-Artefakten kontaminiert. Darüber hinaus können die Signale von anderen Signalen, die auf EMG-Aktivitäten von nicht an der Atmung beteiligten Muskeln zurückzuführen sind, überlagert sein.
In the fatigue analysis of respiratory EMG, in comparison to the fatigue analysis of EMG signals of other muscles, such as. B. from the arm (biceps), the following challenges occur:
  • • The contraction of the muscles is cyclic according to the cyclicity / periodicity of the respiration.
  • • The EMG signals of the affected muscles are not as good as B. derive on the arm. This is because the muscle fibers, especially the diaphragm, are not parallel to the skin surface. In addition, chest EMG leads are usually contaminated with electrocardiogram (ECG) artifacts. In addition, the signals may be superimposed on other signals due to EMG activities of non-respiratory muscles.

Zur Quantifizierung von Muscle-Fatigue des Atemsystems basierend auf EMG-Signalen wird in manchen Ausführungsbeispielen die Frequenzkompression des EMG-Spektrums ausgewertet. Für die Auswertung des Spektrums kann eine mittlere Frequenz (auch als engl. „mean” oder „center frequency” bezeichnet) genutzt werden. In solchen Ausführungsbeispielen kann die Kontrolleinrichtung 16 ausgebildet sein, um die Information über den frequenzbasierten Fatigueindex basierend auf einer Spektralschätzung und einer Quantifizierung einer Frequenzkompression des elektromyographischen Signals zu bestimmen. Darüber hinaus kann auch eine Auswertung der Spektralschätzung mit weiteren Methoden wie z. B. den Momenten höherer Ordnung erfolgen. In weiteren Ausführungsbeispielen kann, alternativ oder zusätzlich, die Kontrolleinrichtung 16 ausgebildet sein, um die Information über den entropiebasierten Fatigueindex basierend auf einer Signalentropie des elektromyographischen Signals zu bestimmen.To quantify muscle fatigue of the respiratory system based on EMG signals, in some embodiments the frequency compression of the EMG spectrum is evaluated. For the evaluation of the spectrum, an average frequency (also referred to as "mean" or "center frequency") can be used. In such embodiments, the control device 16 be configured to determine the information on the frequency-based Fatigueindex based on a spectral estimation and a quantification of a frequency compression of the electromyographic signal. In addition, an evaluation of the spectral estimation with other methods such. B. the moments of higher order. In further embodiments, alternatively or additionally, the control device 16 be configured to determine the information on the entropy-based fatigue index based on a signal entropy of the electromyographic signal.

Ausführungsbeispiele verwenden bei der Bestimmung des Fatigueindex der Atemmuskeln eine Kombination aus entropiebasiertem und spektralen Fatigueindex, was gegenüber einem ausschließlich spektralen Verfahren zu einer erhöhten Zuverlässigkeit des Fatigueindex führen kann. Die spektrale Schätzung basiert in der Regel auf Epochen von einer halben Sekunde Länge. Bei großen Epochengrößen kann der Bereich zwischen den Herzschlägen ggf. nicht ausgenutzt werden. Teilweise werden auch variable Epochen zwischen den Herzschlägen eingefügt. Allerdings stellt sich dann das Problem, dass bei ungültigen Signalabschnitten anderer Ursache eine schlechte Ausnutzung erfolgt. Bei der Fatigueindex-Berechnung werden z. B. Epochen während der Inspiration einbezogen und während der Exspiration eingeschlossen. Ausführungsbeispiele können ggf. eine weitere Abstufung nach der Stärke der Kontraktion der Muskeln vornehmen.Embodiments use a combination of entropy-based and spectral fatigue index when determining the fatigue index of the respiratory muscles, which can lead to increased reliability of the fatigue index compared to an exclusively spectral method. The spectral estimate is usually based on epochs of half a second in length. For large epoch sizes, the area between the heart beats may not be exploited. Partly also variable epochs are inserted between the heartbeats. However, the problem then arises that invalid signal portions of other causes are badly exploited. In the fatigue index calculation z. Epochs during inspiration and included during expiration. Embodiments may optionally make a further grading according to the strength of the contraction of the muscles.

Ausführungsbeispiele bestimmen basierend auf dem EMG-Signal der Atemmuskeln (vorzugsweise Zwerchfell) einen Fatigueindex über einen frequenzbasierten Fatigueindex, einen entropiebasierten Fatigueindex, oder eine Kombination aus frequenzbasiertem und entropiebasiertem Fatigueindex. Dabei kann insbesondere die zyklische Art der in Zusammenhang mit der Atmung stehenden Muskelkontraktion berücksichtigt werden. Darüber hinaus können Signalverarbeitungsalgorithmen in Ausführungsbeispielen ungültige Zeitabschnitte im EMG-Rohsignal tolerieren. Diese ungültigen Zeitabschnitte könnten beispielsweise durch EKG- und Bewegungsartefakte verursacht werden.Embodiments determine a fatigue index via a frequency-based fatigue index, an entropy-based fatigue index, or a combination of frequency-based and entropy-based fatigue index, based on the EMG signal of the respiratory muscles (preferably the diaphragm). In particular, the cyclic nature of respiratory muscular contraction may be taken into account. In addition, signal processing algorithms in embodiments may tolerate invalid time periods in the EMG raw signal. These invalid periods of time could be caused, for example, by ECG and motion artifacts.

Manche Ausführungsbeispiele können parallel verschiedene Fatigue-Indizes durch verschiedene Fatigue-Algorithmen (frequenzbasiert und entropiebasiert) epochenweise berechnen. Im Folgenden wird eine Lösung mit zwei Fatigue Detektionsalgorithmen (frequenzbasiert und entropiebasiert) im Detail geschildert. Es ist grundsätzlich denkbar weitere Fatigue Detektionsalgorithmen hinzuzuziehen (z. B. Recurrence Quantification Analysis, Wavelet Methoden, Fraktale Methoden, usw.).Some embodiments may calculate different fatigue indices in parallel by different fatigue algorithms (frequency-based and entropy-based) epoch-wise. In the following, a solution with two fatigue detection algorithms (frequency-based and entropy-based) is described in detail. In principle, it is conceivable to involve additional fatigue detection algorithms (eg recurrence quantification analysis, wavelet methods, fractal methods, etc.).

Die Ergebnisse der unterschiedlichen Fatigue-Algorithmen werden dann unter Berücksichtigung von Qualitätsindizes adaptiv kombiniert. Die Qualitätsindizes berechnen sich individuell für jeden Fatigue-Algorithmus in einer zugeordneten Qualitätswert-Bestimmungseinheit (von engl. „quality scoring unit”). In einigen Ausführungsbeispielen werden die Qualitätsindizes für jede Signalepoche neu berechnet, und dem System eine Reaktion auf den zyklischen Aktivitätsverlauf der Muskelkontraktion auf Artefakte (z. B. EKG) ermöglicht. Im Folgenden wird der Aufbau eines Ausführungsbeispiels genauer beschrieben. Dazu werden zuerst einige grundlegende Aspekte beschrieben. Im folgenden Abschnitt werden dann die einzelnen Blöcke des Blockschaltbildes beschrieben. 5 zeigt ein Blockschaltbild einer Signalverarbeitungskette in dem Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung 10 zur Beatmung eines Patienten 20. 6 zeigt zu den einzelnen Komponenten des Blockschaltbildes der 5 zugehörige Signalverläufe in der Signalverarbeitungskette in dem Ausführungsbeispiel der Vorrichtung 10 zur Beatmung des Patienten 20.The results of the different fatigue algorithms are then adaptively combined considering quality indices. The quality indices are calculated individually for each fatigue algorithm in an assigned quality value determination unit ("quality scoring unit"). In some embodiments, the quality indices are recalculated for each signal epoch, and the system is allowed to respond to the cyclic activity pattern of muscle contraction for artifacts (eg, ECG). In the following, the structure of an embodiment will be described in more detail. First, some basic aspects are described. The following section describes the individual blocks of the block diagram. 5 shows a block diagram of a signal processing chain in the embodiment of a device 10 for ventilation of a patient 20 , 6 shows the individual components of the block diagram of the 5 associated signal waveforms in the signal processing chain in the embodiment of the device 10 for ventilation of the patient 20 ,

Die 5 illustriert eine Signalverarbeitungskette, die auf der linken Seite in der Erfassungseinrichtung 12 beginnt. Diese umfasst eine Rohsignalerfassung 3100 (auch engl. „raw EMG signal”) für das EMG-Signal, einen Flusssensor 3150 (auch engl. „flow”) sowie einen Drucksensor 3160 (auch engl. „airway Pressure”), die auch in der Beatmungseinrichtung 14 angeordnet sein können, vgl. 4. Die so erfassten Signale werden der Kontrolleinrichtung 16 zur Verfügung gestellt. Die Kontrolleinrichtung 16 umfasst dabei ein grundlegendes Filter 3110 (auch engl. „baseline filtering”), einen EKG-Detektor 3230 (auch engl. „ECG detection”), ein Ausbiend-Filter 3120 (auch engl. „Gating”), eine Einhüllenden-Bestimmung/Berechnung oder Detektion 3220 (auch engl. „envelope calculation”), eine Atemphasenbestimmung 3250 (auch engl. „pneumatic breath Phase”), eine frequenzbasierte Fatigueindex Bestimmung 3311 (auch engl. „fatigue index frequency”), eine entropiebasierte Fatigueindex-Bestimmung 3321 (auch engl. „fatigue index entropy”), Qualitätssignal-Bestimmnng/Berechnung oder Detektoren 3221 für die Einhüllende (auch engl. „quality signal envelope”), 3231 für das EKG-Signal (auch engl „quality signal ECG”) und für das Atemphasensignal 3251 (auch engl. „quality singal breath phase”), Qualitätsbewerter für den frequenzbasierten Fatigueindex 3312 (auch engl. „quality scoring unit”) und für den entropiebasierten Fatigueindex 3322 (auch engl. „quality scoring unit”), einen adaptiven Kombinierer 3460 (auch engl. „adaptive combination unit”) und einen Ausgang 3470 (auch engl. „output combined fatigue index”) für den kombinierten Fatigueindex auf dessen Grundlage dann ein Regler 16d die Beatmungseinrichtung 14 regelt oder steuert. Die 6 zeigt zeitliche Signalverläufe jeweils an den Ausgängen der dort mit den gleichen Bezugszeichen bezeichneten Komponenten, die auch in der 5 verwendet werden.The 5 illustrates a signal processing chain located on the left side in the detector 12 starts. This includes a raw signal acquisition 3100 (also called "raw EMG signal") for the EMG signal, a flow sensor 3150 (also Engl. "Flow") and a pressure sensor 3160 (also English "airway pressure"), which also in the ventilation device 14 can be arranged, cf. 4 , The signals thus detected become the control device 16 made available. The control device 16 includes a basic filter 3110 (also English "baseline filtering"), an ECG detector 3230 (also English "ECG detection"), a Ausbiend filter 3120 (also Engl. "Gating"), an envelope determination / calculation or detection 3220 (also Engl. "envelope calculation"), a Atemphasenbestimmung 3250 (also called "pneumatic breath phase"), a frequency-based fatigue index determination 3311 (also known as "fatigue index frequency"), an entropy-based fatigue index determination 3321 (also English: "fatigue index entropy"), quality signal determination / calculation or detectors 3221 for the envelope (also "quality signal envelope"), 3231 for the ECG signal (also "quality signal ECG") and for the respiratory phase signal 3251 (also "quality singal breath phase"), quality assessor for the frequency-based fatigue index 3312 (also English "quality scoring unit") and for the entropy-based fatigue index 3322 (also English "quality scoring unit"), an adaptive combiner 3460 (also English "adaptive combination unit") and an output 3470 (also engl. "Output combined fatigue index") for the combined fatigue index on the basis of which then a regulator 16d the ventilation device 14 regulates or controls. The 6 shows temporal waveforms respectively at the outputs of the designated there by the same reference numerals components, which also in the 5 be used.

Die Fatigue-Algorithmen 3311, 3321 werden jeweils Epochen-basiert berechnet. Die zugeordnete Quality Scoring Unit 3312, 3322 berücksichtigt diese Epochen ebenfalls. Die Epochen haben eine Länge zwischen 32 und 2048 ms und werden in der 6 durch den mit „Epochen” bezeichneten Signalverlauf illustriert. Bei der Extraktion der Signalepochen können drei verschiedene Strategien verfolgt werden:

  • • Strategie ES: Die Epochen werden ohne Beachtung eines Gating-Signals (Ausblendung 3120) erstellt. Dabei wird bewusst in Kauf genommen, dass dabei Epochen entstehen, die vom Gating-Signal 3120 als ungültig gekennzeichnete Abschnitte enthalten. Für diese Epochen wird trotzdem erstmal ein Fatigueindex-Wert berechnet. Es obliegt dann der Einheit 3312, 3322 für die Berechnung der Qualitätsindizes, die betreffende Epoche entsprechend schlecht zu bewerten. Dadurch wird es der nachgelagerten Kombinationseinheit 3460 (auch engl. „adaptive combination unit”) ermöglicht, den entsprechenden Fatigue-Wert entweder wenig oder auch gar nicht zu berücksichtigen.
  • • Strategie EG: Die Epochen werden so gebildet, dass sich keine durch das Gating-Signal 3120 als ungültig gekennzeichneten Signalabschnitte in den Epochen befinden. Zum Zeitpunkt der Epochenbildung werden die letzten M (wobei M für die Epochenlänge steht) als gültig gekennzeichneten Signalwerte der Epoche zugeordnet. Dabei ist es möglich, dass sich innerhalb der Epoche zeitlich nicht direkt aufeinander folgende Signalwerte befinden.
  • • Strategie EP: Die Epochen werden mit variabler Länge gebildet, sodass sie den gesamten gültigen Bereich abdecken, aber innerhalb einer Epoche nur zeitlich direkt aufeinander folgende Werte beinhalten.
The fatigue algorithms 3311 . 3321 are each calculated based on epochs. The assigned Quality Scoring Unit 3312 . 3322 considers these epochs as well. The epochs have a length between 32 and 2048 ms and are in the 6 illustrated by the waveform labeled "epochs". When extracting the signal epochs, three different strategies can be pursued:
  • • Strategy ES: Epochs are created without regard to a gating signal (blanking 3120). It is deliberately accepted that thereby epochs arise, the gating signal 3120 contain sections marked as invalid. Nevertheless, a fatigue index value is calculated for these epochs. It is then the unit 3312 . 3322 for the calculation of the quality indices, the respective epoch correspondingly bad to evaluate. This makes it the downstream combination unit 3460 (also called "adaptive combination unit") makes it possible to take into account the corresponding fatigue value either little or not at all.
  • • Strategy EC: The epochs are formed so that no one through the gating signal 3120 signal sections marked invalid in the epochs. At the time of epoch formation, the last Ms (where M is the epoch length) are assigned as valid denoted signal values of the epoch. It is possible that within the epoch temporally not directly consecutive signal values are.
  • • Strategy EP: The epochs are formed with variable length, so that they cover the entire valid range, but contain only temporally consecutive values within an epoch.

Bei der Entscheidung für die Wahl der Epochen-Bildungsstrategie spielt auch der zugehörige Fatigue-Algorithmus eine Rolle. Da die Spektralschätzung 3311 durch die ausgesparten ungültigen Signalabschnitte verfälscht werden kann, kann bei einigen auf Spektralschätzung basierenden Fatigue-Algorithmen die Strategie ES oder EP bevorzugt werden. Bei der Strategie ES werden dann unter Umständen möglichst kurze Epochen gebildet, um die Anzahl der Epochen, die ungültige Signalwerte beinhalten, gering zu halten. Bei Fatigue-Indizes, die gegenüber ausgesparten Abschnitten in den Epochen robuster sind, kann die Strategie EG bevorzugt werden.When deciding on the epoch formation strategy, the associated fatigue algorithm also plays a role. As the spectral estimate 3311 may be falsified by the recessed invalid signal portions, in some spectral estimation-based fatigue algorithms, the strategy ES or EP may be preferred. The ES strategy may then create short epochs to minimize the number of epochs that contain invalid signal values. For fatigue indices, which are more robust than recessed periods in the epochs, the EG strategy may be preferred.

In der 5 bezeichnet 3100 das Raw EMG oder Eingangs-EMG-Signal. In einem Ausführungsbeispiel handelt es sich um ein differentielles Oberflächen-EMG-Signal, dass respiratorische Aktivität (Aktivität von an der Atmung beteiligten Muskeln) beinhaltet. Das Eingangssignal hat vorzugsweise eine Abtastrate von 1024 Hz. Es sind aber auch größere bzw. kleine Abtastraten des EMG-Signals möglich. Niedrige Abtastraten können allerdings zu Qualitätsverlusten bei den Fatigue-Erkennungsalgorithmen führen.In the 5 designated 3100 the raw EMG or input EMG signal. In one embodiment, it is a differential surface EMG signal that includes respiratory activity (activity of muscles involved in breathing). The input signal preferably has a sampling rate of 1024 Hz. However, larger or smaller sampling rates of the EMG signal are also possible. However, low sampling rates can lead to quality losses in fatigue detection algorithms.

In der weiteren Beschreibung beziehen sich alle weiteren Berechnungen auf das Baseline-gefilterte EMG-Signal 3110. Für bestimmte Fatigue-Indizes und Hilfssignale kann es in Sonderfällen und anderen Ausführungsbeispielen allerdings auch sinnvoll sein, dass sie direkt aus dem EMG-Rohsignal 3100 berechnet werden. Das Baselinefilter 3110 hat allgemein die Aufgabe, eine Grundlinie (”Baseline”) des gestörten Eingangssignals 3100 zu beseitigen. Die Grundlinie besteht typischerweise aus einem Gleichanteil (Frequenz gleich Null) und niederfrequenten Anteilen. Insofern ist die Kontrolleinrichtung 16 in diesem Ausführungsbeispiel ausgebildet, um einen Gleichanteil in dem elektromyographischen Signal zu reduzieren, um ein erstes Zwischensignal zur Weiterverarbeitung zu erhalten. In anderen Ausführungsbeispielen ist jedoch auch eine Weiterverarbeitung direkt basierend auf dem elektromyographischen Signal denkbar. Einerseits kann als Baselinefilter 3110 beispielsweise ein linearer Hochpass gewählt werden. Dabei kann die Grenzfrequenz so bemessen werden, dass die EMG relevanten Frequenzen das Filter passieren können. Allerdings werden niederfrequente Bewegungsartefakte und niederfrequente Komponenten des EKGs aus dem Signal entfernt. Dadurch ergeben sich Grenzfrequenzen im Bereich von ca. 10 bis 50 Hz. Es ist denkbar, dass die Baselinefilterung 3110 auch adaptiv auf die EKG-Phase reagiert.In the further description all further calculations refer to the baseline filtered EMG signal 3110 , For certain fatigue indices and auxiliary signals, however, it may also be useful in special cases and other embodiments that they directly from the EMG raw signal 3100 be calculated. The baseline filter 3110 The general task is to provide a baseline of the disturbed input signal 3100 to eliminate. The baseline typically consists of a DC component (frequency equal to zero) and low-frequency components. In this respect, the control device 16 in this embodiment, to reduce a DC component in the electromyographic signal to obtain a first intermediate signal for further processing. In other embodiments, however, a further processing directly based on the electromyographic signal is conceivable. On the one hand, as a baseline filter 3110 For example, a linear high pass can be selected. The cutoff frequency can be set so that the EMG relevant frequencies can pass the filter. However, low frequency motion artifacts and low frequency components of the ECG are removed from the signal. This results in cutoff frequencies in the range of about 10 to 50 Hz. It is conceivable that the baseline filtering 3110 also adaptively responds to the ECG phase.

Das Baselinefilter 3110 kann andererseits in weiteren Ausführungsbeispielen als nichtlineares Filter ausgelegt werden, um einerseits möglichst geringe Signalverzögerungszeiten zu erreichen und um andererseits die Form des EKG-Signals (bzw. Ausreißer) so wenig wie möglich zu verändern. Dies kann insbesondere deshalb ein Problem sein, weil die R-Zacke des EKGs üblicherweise eine Dreieckform aufweist, die einen Gleichanteil enthält. Dieser Gleichanteil wird durch die bekannten linearen Filter (hier Hochpassfilter) grundsätzlich hin zu einem bipolaren Signal verändert, da die R Zacke durch die lineare Filterung einer Faltung mit der Impulsantwort des Hochpassfilters unterworfen wird. Das in einem bevorzugten Ausführungsbeispiel verwendete nichtlineare Filter basiert auf der Benutzung eines Rangordnungsfilters. Signalfilterungen auf Basis von Rangordnungsfiltern sind, anders als gleitende oder auf Basis vordefinierter Anzahlen von Messwerten durchgeführte Filterungen in der Art einer arithmetischen Mittelwertbildung, unempfindlich für Ausreißer im Signal. Rangordnungsfilter im Sinne mancher Ausführungsbeispiele sind beispielsweise Extremwertfilter oder sogenannte „Smoothing”-Filter (von engl. Glättung) oder „einen Messwert auswählende Filter”, die aus einer vorbestimmten, in das Filter eingespeisten Messwertanzahl nach einer Rangordnung einen bestimmten Wert das Filter passieren lassen, also beispielsweise den größten Messwert, den zweitgrößten Messwert, den kleinsten Messwert, den zweitkleinsten Messwert, einen mittleren Wert aus der Messwertanzahl oder einen nächstliegend größeren oder nächstliegend kleineren Wert zum mittleren Wert aus der Messwertanzahl.The baseline filter 3110 On the other hand, in further embodiments, it can be designed as a nonlinear filter in order to achieve the lowest possible signal delay times on the one hand and to change the shape of the ECG signal (or outliers) as little as possible on the other hand. This may be a problem in particular because the R-wave of the ECG usually has a triangular shape containing a DC component. This DC component is fundamentally changed to a bipolar signal by the known linear filters (in this case high-pass filters), since the R wave is subjected to a convolution with the impulse response of the high-pass filter by the linear filtering. The nonlinear filter used in a preferred embodiment is based on the use of a ranking filter. Signal filtering based on rank order filters, in contrast to sliding arithmetic averaging or based on predefined numbers of measured values, is insensitive to outliers in the signal. Ranking filters in the sense of some exemplary embodiments are, for example, extreme value filters or so-called "smoothing" filters or "filters that select a measured value" that allow the filter to pass a specific value from a predetermined number of measured values fed into the filter. that is, for example, the largest measured value, the second largest measured value, the smallest measured value, the second smallest measured value, an average value from the measured value number or a next larger or next smaller value to the mean value from the measured value number.

Solche Filter sind auch als folgende Filtertypen „1-aus-3-Filter”, „1-aus-5-Filter”, „1-aus-n-Filter”, „minimaler Wert-aus-5-Filter”, „maximaler Wert-aus-5-Filter”, „Minimum-aus-n-Filter”, „Maximum-aus-n-Filter”, „mittlerer Wert-aus-n-Filter” bekannt und werden vielfach im Bereich der Bildbearbeitung eingesetzt. Die beschriebenen Filtertypen sind im Rahmen von Ausführungsbeispielen nur in einer beispielhaften Aufzählung genannt, welche in keiner Weise einschränkend auf die Bezeichnung eines Rangordnungsfilters, sondern vielmehr sind Modifikationen und Kombinationen dieser Typen im Sinne von Ausführungsbeispielen mit umfasst. Kennzeichnend für solche Rangordnungsfilter ist, dass ein Messwert das Filter unverändert passieren kann, anders als bei anderen Filtern, in denen mehrere Messwerte zu einem neuen Wert am Filterausgang führen, wie beispielsweise bei einer arithmetischen Mittelwertfilterung. Durch Differenzbildung mit dem ungefilterten Signal entsteht ein Signal, das diese Ausreißer noch enthält, aber dennoch die Grundlinie entfernt. Ausreißer in Form der R-Zacke des EKG-Signals werden dabei in ihrer Form erhalten, aber mit verminderter Höhe und Länge. Diese Verminderung der Höhe und Länge hängt mit der Verzögerungszeit des Baselinefilters 3110 zusammen. Das so erzeugte Signal, das im Folgenden auch als erstes Zwischensignal bezeichnet werden kann, wird dann dem EKG-Detektor 3230 und dem Ausblendfilter 3120 bereitgestellt.Such filters are also available as the following filter types "1-out-of-3 filter", "1-out-of-5 filter", "1-out-of-n filter", "minimum value-out-5 filter", "maximum Value-out-of-5 filter "," minimum-out-of-n filter "," maximum-out-n-filter "," average out-of-n-filter "are known and widely used in the field of image processing. The filter types described are mentioned in the context of embodiments only in an exemplary list, which are in no way limiting to the name of a ranking filter, but rather are modifications and combinations of these types in the sense of exemplary embodiments. Characteristic of such a ranking filter is that a measured value can pass through the filter unchanged, unlike other filters in which multiple readings result in a new value at the filter output, such as arithmetic mean filtering. Forming the difference with the unfiltered signal produces a signal that still contains these outliers but still removes the baseline. Outliers in the form of the R wave of the ECG signal are thereby preserved in their shape, but with reduced height and length. This reduction in height and length depends on the delay time of the baseline filter 3110 together. The signal thus generated, which in the following can also be referred to as the first intermediate signal, then becomes the ECG detector 3230 and the blanking filter 3120 provided.

Im Rahmen der ECG Detection 3230 werden EKG-Signalartefakte detektiert, die nicht durch die vorhergehende Baselinefilterung 3110 eliminiert werden konnten. In Ausführungsbeispielen kann die Kontrolleinrichtung 16 ausgebildet sein, um basierend auf dem elektromyographischen Signal oder auch basierend auf dem ersten Zwischensignal eine Herzsignalkomponente zu detektieren, und um in dem elektromyographischen Signal respektive in dem ersten Zwischensignal einen Einfluss der Herzsignalkomponente zu reduzieren oder auszublenden, um als Ergebnis ein zweites Zwischensignal zu erhalten. Dies kann im derzeit betrachteten Ausführungsbeispiel im Ausblendfilter 3120 geschehen. Dieses Zwischensignal ist in dem gezeigten Ausführungsbeispiel ein zweites, nach dem oben beschriebenen ersten Zwischensignal detektiertes Zwischensignal. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Kontrolleinrichtung 16 hier ausgebildet ist, um basierend auf dem elektromyographischen Signal eine Herzsignalkomponente zu detektieren, und um in dem elektromyographischen Signal einen Einfluss der Herzsignalkomponente zu reduzieren oder auszublenden. Diese Signalverarbeitung kann beispielsweise über das erste Zwischensignal bewerkstelligt werden. Die Kontrolleinrichtung 16 ist dann ausgebildet, um einen Gleichanteil in dem elektromyographischen Signal zu reduzieren, um das erstes Zwischensignal zur Weiterverarbeitung zu erhalten und um mittels des ersten Zwischensignals die Herzsignalkomponente zu detektieren. Als Ergebnis wird dann das zweite Zwischensignal erhalten, in dem der Einfluss der Herzsignalkomponente reduziert ist.As part of the ECG Detection 3230 ECG signal artifacts are detected that are not detected by the previous baseline filtering 3110 could be eliminated. In embodiments, the control device 16 be designed to detect based on the electromyographic signal or based on the first intermediate signal, a heart signal component, and in the electromyographic signal or in the first intermediate signal to reduce or hide an influence of the cardiac signal component to obtain a second intermediate signal as a result. This can be done in the currently considered embodiment in the blanking filter 3120 happen. In the exemplary embodiment shown, this intermediate signal is a second intermediate signal detected according to the above-described first intermediate signal. In summary, it can be stated that the control device 16 is here designed to detect a heart signal component based on the electromyographic signal, and to reduce or suppress an influence of the cardiac signal component in the electromyographic signal. This signal processing can be accomplished, for example, via the first intermediate signal. The control device 16 is then configured to reduce a DC component in the electromyographic signal in order to obtain the first intermediate signal for further processing and to detect the cardiac signal component by means of the first intermediate signal. As a result, the second intermediate signal is then obtained in which the influence of the cardiac signal component is reduced.

Das Herzsignal kann dabei einem Elektrokardiogramm entsprechen und zumindest einen QRS-Komplex aufweisen. Beispielsweise kann in Ausführungsbeispielen der Einfluss des zumindest einen QRS-Komplex in dem ersten Zwischensignal reduziert werden. In dem in den 5 und 6 dargestellten Ausführungsbeispiel, wird hauptsächlich der QRS Komplex reduziert. Zur Erkennung dient z. B. der Pan Tompkins Algorithmus, cf. Pan, Jiapu, Tompkins, Willis J., ”A Real-Time QRS Detection Algorithm,” Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, vol. BME-32, no. 3, pp. 230, 236, March 1985 .The heart signal may correspond to an electrocardiogram and have at least one QRS complex. For example, in embodiments, the influence of the at least one QRS complex in the first intermediate signal can be reduced. In the in the 5 and 6 illustrated embodiment, mainly the QRS complex is reduced. For detection z. B. the Pan Tompkins Algorithm, cf Pan, Jiapu, Tompkins, Willis J., "A Real-Time QRS Detection Algorithm, "Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, vol. BME-32, no. 3, pp. 230, 236, March 1985 ,

Der Pan-Tompkins Algorithmus gibt einen Puls Stream aus. Dabei wird die zeitliche Lage des QRS Komplexes durch einen Puls markiert, vgl. 3230 in 6. Für den Block ECG Detection 3230 wird jeder Spike durch ein Rechtecksignal ersetzt. Dieses Rechteck hat den Wert 1, beginnt ca. 20 bis 50 ms vor dem Spike und endet 50 bis 90 ms nach dem Spike. Außerhalb der durch die Spikes verursachten Rechtecke ist das Signal 0.The Pan-Tompkins algorithm outputs a pulse stream. The temporal position of the QRS complex is marked by a pulse, cf. 3230 in 6 , For the block ECG Detection 3230 Each spike is replaced by a square wave signal. This rectangle is 1, starts about 20 to 50 ms before the spike, and ends 50 to 90 ms after the spike. Outside the rectangles caused by the spikes, the signal is 0.

Im Ausblend- oder Gatingfilter 3120 werden Signalabschnitte des Baseline-gefilterten EMG Signals aus Block 3110 auf den Wert „ungültig” gesetzt, für die der Block 3230 EKG-Artefakte festgestellt hat. Dieser Block wird auch als QRS-Gating 3120 bezeichnet und liefert das zweite Zwischensignal. Das Signal des EKG-Detektors 3230 wird ferner einem Qualitätssignal Detektor oder einer Bestimmung/Berechnung 3231, auch Quality Signal ECG, zugeführt, wo für jede Epoche ein Qualitätsmaß berechnet wird, das ausdrückt inwieweit die Epoche durch EKG Reste und damit Gating 3120 belastet ist. Dabei wird berücksichtigt ob und wenn ja wie viel die Epoche durch ungültige Signalabschnitte belastet ist. Wenn keine Belastung vorliegt ist der Wert 1. Je stärker die Belastung durch Gating 3120, desto mehr geht der Wert gegen Null.In the blanking or gating filter 3120 signal portions of the baseline filtered EMG signal are out of block 3110 set to the value "invalid", for which the block 3230 ECG artifacts. This block is also called QRS gating 3120 designates and supplies the second intermediate signal. The signal of the ECG detector 3230 is further a quality signal detector or a determination / calculation 3231 , also called Quality Signal ECG, where a quality measure is calculated for each epoch, which expresses the extent to which the epoch is left over by ECG residues and thus gated 3120 is charged. It is considered whether and if so how much the epoch is burdened by invalid signal sections. If there is no load, the value is 1. The greater the strain of gating 3120 , the more the value goes to zero.

Das zweite Zwischensignal oder das Ausgangssignal des Ausblendfilters 3120 wird dann einer Einhüllenden Detektion/Bestimmung/Berechnung 3220 zugeführt. In diesem Block wird die EMG Signalmagnitude bestimmt. Dazu kommt vorzugsweise das RMS (von engt: „root mean square”, quadratische Mittelung) Verfahren zur Anwendung. Es besteht die Option, dass das Signal vor der Anwendung des RMS Verfahrens einem Pre-whitening (Vorfiltern, um eine möglichst weiße, d. h. im Frequenzbereich gleichverteilte Störung, zu erhalten) unterzogen wird, vgl. Merletti, R. & Parker, P. A. (Eds.) Electromyography: physiology, engineering, and noninvasive applications Wiley-Interscience [u. a.], 2004, XXII, 494 S . Das resultierende Signal 3220 wird auch als Hüllkurve bzw. Envelope bezeichnet. An durch das Gating 3120 als ungültig bestimmten Signalabschnitten wird in einem Ausführungsbeispiel in dem RMS-Power-Signal aus dem Hüllsignal einfach eine Gerade zwischen den benachbarten Werten gezogen, um das Signal zu interpolieren.The second intermediate signal or the output signal of the blanking filter 3120 then becomes an envelope detection / determination / calculation 3220 fed. In this block the EMG signal magnitude is determined. In addition, the RMS (of narrow: "root mean square") method is preferably used. There is the option of pre-whitening the signal prior to application of the RMS method (prefiltering to obtain as white a noise as possible, ie equally distributed in the frequency domain), cf. Merletti, R. & Parker, PA (Eds.) Electromyography: physiology, engineering, and noninvasive applications Wiley-Interscience [et al], 2004, XXII, 494 p , The resulting signal 3220 is also referred to as an envelope or Envelope. On by gating 3120 as invalid determined signal sections, in one embodiment in the RMS power signal, simply draw a straight line between the adjacent values to interpolate the signal from the envelope signal.

Die Kontrolleinrichtung 16 ist dann ausgebildet, um als Hüllkurve des zweiten Zwischensignals ein Leistungssignal zu bestimmen und um in dem Leistungssignal Anteile der Herzsignal-komponente auszublenden/zu reduzieren und zu interpolieren. Aus dem Envelope-Signal aus Block 3220 wird im nachfolgenden Qualitätssignal Detektor oder der Bestimmung/Berechnung 3221, auch engl. „quality signal envelope detector”, ein Signal mit dem Wertebereich 0 bis 1 gebildet. Dabei steht 1 für eine große Magnitude mit viel Muskelaktivität und Null für keine EMG Aktivität (abgesehen vom Grundrauschen).The control device 16 is then configured to determine a power signal as an envelope of the second intermediate signal and to hide / reduce and interpolate portions of the cardiac signal component in the power signal. From the envelope signal from block 3220 is in the subsequent quality signal detector or the determination / calculation 3221 , also English "Quality signal envelope detector", a signal with the value range 0 to 1 formed. Here, 1 stands for a large magnitude with a lot of muscle activity and zero for no EMG activity (apart from the background noise).

Im Durchflusssensor 3150 kann ein pneumatischer Gasflow/Gasvolumenstrom vom Beatmungsgerät 14 als pneumatisches Signal gemessen werden. Hiermit ist der Flow/Fluss in den Patienten 20 gemeint. Für den Fall, dass direkt am Mundstück kein Flowsensor zur Verfügung steht (wie in 4) kann der Patientenflow vom Beatmungsgerät 14 aus dem inspiratorischen und exspiratorischen Flow/Fluss berechnet werden. Darüber hinaus können vom Beatmungsgerät 14 noch Korrekturen wie z. B. für das dynamische Verhalten des Schlauchsystems und zur Leckagekompensation ausgeführt werden. Im Drucksensor 3160, auch engl. „airway Pressure sensor”, kann eine Druckdifferenz zwischen Gasdruck am Mundstück des Patienten 20 und dem Umgebungsdruck bestimmt werden. Wenn kein direkter Drucksensor am Mundstück zur Verfügung steht, kann dieser vom Beatmungsgerät 14 mittels der internen exspiratorischen und inspiratorischen Flowsensoren berechnet werden, vgl. 4. Ähnlich zum Flow/Fluss können auch hier Korrekturalgorithmen (Schlauchsystem, Tubus, Leackage, etc) angewendet werden. Die Kontrolleinrichtung 16 ist dann ausgebildet, um basierend auf dem pneumatischen Signal Information über inspiratorische und exspiratorische Phasen zu bestimmen, um aus dem pneumatischen Signal in einer inspiratorischen Phase eine Information über eine inspiratorische Muskelaktivität des Patienten 20 zu bestimmen. Der frequenzbasierte und/oder der entropiebasierte Fatigueindex kann dann im Wesentlichen für jene Phase bestimmt werden, welche als eine Phase inspiratorischer Muskelaktivität des Patienten 20 bestimmt wird.In the flow sensor 3150 can be a pneumatic gas flow / gas flow from the ventilator 14 be measured as a pneumatic signal. This is the flow / flow in the patient 20 meant. In the event that no flow sensor is available directly at the mouthpiece (as in 4 ) allows the patient flow from the ventilator 14 calculated from the inspiratory and expiratory flow. In addition, from the ventilator 14 still corrections such. B. for the dynamic behavior of the hose system and for leakage compensation. In the pressure sensor 3160 , also English "Airway pressure sensor", can be a pressure difference between gas pressure on the patient's mouthpiece 20 and the ambient pressure. If no direct pressure sensor is available on the mouthpiece, it may be removed from the ventilator 14 calculated using the internal expiratory and inspiratory flow sensors, cf. 4 , Similar to flow / flow, correction algorithms (tube system, tube, leackage, etc.) can also be used here. The control device 16 is then configured to determine information about inspiratory and expiratory phases based on the pneumatic signal to obtain information about an inspiratory muscle activity of the patient from the pneumatic signal in an inspiratory phase 20 to determine. The frequency-based and / or entropy-based fatigue index may then be determined essentially for that phase which is considered to be a phase of inspiratory muscle activity of the patient 20 is determined.

In dem Atemphasen-Detektor 3250, auch engl. „pneumatic breath Phase”, werden die Ausgangssignale der Sensoren 3150 und 3160 verarbeitet. Aus den pneumatischen Daten wird die Atemphase berechnet. Das Signal hat den Wert 1 während der Inspiration. Ansonsten hat es den Wert 0. Es kann dabei auch die Information berücksichtigt werden, ob es sich um einen mandatorischen Hub handelt. Dadurch können mandatorische Hübe aus der Fatigue-Berechnung ausgeschlossen werden. Verschiedene Möglichkeiten der Erkennung der Einatmung werden in folgender Publikation behandelt:
Robert Goulet, R.; Hees, D.; Kacmarek, R. M. Pressure vs Flow Triggering During Pressure Support Ventilation, CHEST 1997; 111: 1649–53 http://journal.publications.chestnet.org/pdfaccess.ashx?ResourceID=2090985&PDFSource=13 , Algorithmen zum Cycling Off (Ende der Inspiration) finden sich in:
Gentile, M. A. Cycling of the Mechanical Ventilator Breath, Respir Care 2011, 56(1): 52–57 http://services.aarc.org/source/DownloadDocument/Downloaddocs/01.11.0052.PDF , 3251, Quality Signal Breath Phase. Aus dem Signal aus Block 3250 wird ein Qualitätssignal im nachfolgenden Qualitätssignal-Detektor bzw. der Qualitäts-Berechnung/Bestimmung 3251 gebildet. Das Qualitätssignal errechnet sich aus Mittelwert der Atemphase, auch engl. „breath Phase”, innerhalb der entsprechenden Epoche.
In the respiratory phase detector 3250 , also English "Pneumatic breath phase", are the output signals of the sensors 3150 and 3160 processed. The respiratory phase is calculated from the pneumatic data. The signal is 1 during inspiration. Otherwise, it has the value 0. It can also be considered the information whether it is a mandatory hub. As a result, mandatory strokes can be excluded from the fatigue calculation. Different ways of detecting the inhalation are dealt with in the following publication:
Robert Goulet, R .; Hees, D .; Kacmarek, RM Pressure vs. Flow Triggering During Pressure Support Ventilation, CHEST 1997; 111: 1649-53 http://journal.publications.chestnet.org/pdfaccess.ashx?ResourceID=2090985&PDFSource=13 , Algorithms for Cycling Off (End of Inspiration) can be found in:
Gentile, MA Cycling of the Mechanical Ventilator Breath, Respir Care 2011, 56 (1): 52-57 http://services.aarc.org/source/DownloadDocument/Downloaddocs/01.11.0052.PDF . 3251 , Quality Signal Breath Phase. From the signal from block 3250 becomes a quality signal in the subsequent quality signal detector or the quality calculation / determination 3251 educated. The quality signal is calculated from the mean value of the respiratory phase, also engl. "Breath phase", within the appropriate epoch.

Der frequenzbasierte Fatigueindex wird epochenweise im Block 3311 berechnet. Im Rahmen dieses Blocks 3311 wird die Frequenzkompression ausgewertet. Dabei wird zuerst eine Spektralschätzung der entsprechenden Epoche berechnet. Die Spektralschätzung kann sowohl nicht-parametrisch (wie in der oben erwähnten Literatur) mittels der schnellen Fourier Transformation (auch engl. „Fast Fourier Transformation (FFT)) als auch mittels parametrischen Verfahren (z. B. Burg-Algorithmus) erfolgen. Im zweiten Schritt wird die Frequenzkompression quantifiziert. Neben der klassischen Mittenfrequenz (auch engl. „mean” oder „central frequency”) kommt dazu vorzugsweise ein Quotient aus spektralen Momenten zur Anwendung. Dieser Quotient ist aus folgender Literatur bekannt: Dimitrov, G. V., Arabadzhiev, T. I., Mileva, K. N., Bowtell, J. L., Crichton, N. & Dimitrova, N. A., Muscle fatigue during dynamic contractions assessed by new spectral indices Medicine & Science in Sports & Exercise, 2006, 11, 1971–1979 .The frequency-based fatigue index is epoch-wise in the block 3311 calculated. As part of this block 3311 the frequency compression is evaluated. First, a spectral estimate of the corresponding epoch is calculated. The spectral estimation can be done both non-parametrically (as in the above-mentioned literature) by means of the fast Fourier transformation (also Fast Fourier transformation (FFT)) and by means of parametric methods (eg Burg algorithm). In the second step the frequency compression is quantified. In addition to the classical center frequency (also called "mean" or "central frequency"), a quotient of spectral moments is preferably used for this purpose. This quotient is known from the following literature: Dimitrov, GV, Arabadzhiev, TI, Mileva, KN, Bowtell, JL, Crichton, N. & Dimitrova, NA, Muscle fatigue during dynamic contractions assessed by new spectral indexes Medicine & Science in Sports & Exercise, 2006, 11, 1971-1979 ,

In den Qualitätsbewertungs-Blöcken 3312, 3322 auch „quality scoring unit (frequency/entropy)”, wird parallel zu jedem Fatigue-Algorithmus ein Qualitätsindex gebildet. Im Rahmen dieser Qualitäts-Bewertungs-Einheit 3312, 3322 wird ein Maß für die Qualität bzw. die Vertrauenswürdigkeit eines Fatigue-Wertes aus seiner bestimmten Epoche mit einem bestimmten Algorithmus berechnet. Der Ausgangswert der Funktion ist ein kontinuierlicher Wert zwischen 0 und 1. Null bedeutet, dass der Fatigue-Wert gar nicht vertrauenswürdig ist und daher gar nicht weiter verwendet wird. 1 bedeutet, dass der zugehörige Fatigue-Wert als hochgradig vertrauenswürdig eingestuft wird und in den folgenden Berechnungen mit einem hohen Gewicht bzw. größtmöglichen Anteil einfließen soll. In die Berechnung des Qualitätswertes fließen im vorliegenden Ausführungsbeispiel folgende Größen ein:

  • Das Qualitätssignal EKG 3231, auch engl. „Quality Signal ECG” (QSECG), sofern die entsprechende Signalepoche ECG Artefakte aufweist, ist dieser Qualitätswert stark abgesenkt oder sogar Null. Dies betrifft insbesondere die durch die vorhergehende Baslinefilterung 3310 nicht herausfilterbaren Anteile des EKG Signals. Dies können hauptsächlich die Anteile sein, deren Frequenzbereich innerhalb des EMG-Frequenzbereiches liegt. In der Regel ist es hauptsächlich der QRS Komplex. Es ist denkbar, dass (abweichend von der weiter unten angegebenen Berechnungsformel für Block 3312) bei geringem QSECG der kombinierte Quality Score auf einen niedrigeren Wert oder sogar Null abgewertet wird.
  • • Das Qualitätssignal der Einhüllenden 3221, Quality Signal Envelope (QSENV), ist ein Maß für die Stärke der Muskelkontraktion. Da die Fatigue/Ermüdung hauptsächlich während der aktiven Kontraktionsphasen zu erwarten ist, sorgen kleine Envelope-Werte für einen niedrigen, hohe Envelope-Werte für einen hohen Qualitätswert. Sehr große Envelope-Signale können auf Störungen bzw. nicht mit der regulären Atmungsanstrengung zusammenhängende Kontraktionen (z. B. Husten, Bewegungen) hinweisen. Diese sehr großen Envelope-Werte können somit wieder für einen niedrigen Qualitätswert sorgen. Die Zuordnung eines Envelope-Wertes auf einen bestimmten Qualitätsfaktor kann dabei adaptiv aus den zurückliegenden Atemzügen erfolgen. Dies ermöglicht es dem System in diesem Ausführungsbeispiel sich auf eine langsam verändernde Atemanstrengung einzustellen.
  • • Das Atemphasensignal 3251 (QSBreathPhase) wird ebenfalls dazu benutzt Atemphasen, bei denen keine Fatigue/Ermüdung im EMG-Signal zu erwarten ist, mit einem niedrigen Qualitätswert auszuzeichnen. Die Kontrolleinrichtung 16 ist in dem Ausführungsbeispiel ausgebildet, um ein Qualitätsmaß 3251 QSBreathPhase, Phase über das pneumatische Signal 3250 zu bestimmen, das angibt, zu welchem Grad in dem EMG-Signal 3100 Information über den Fatigue/die Ermüdung zu erwarten ist. Im einfachsten Fall unterscheidet das Atemphasensignal zwischen Einatmung und Ausatmung, Es ist aber auch denkbar, dass Einatmung und Ausatmung in weitere Teilphasen unterteilt werden. Außerdem können unplausible Atemphasen zu einer Abwertung führen. Es kann dabei auch die Information berücksichtigt werden, ob es sich um einen mandatorischen Hub handelt. Dadurch können mandatorische Hübe aus der Fatigue-Berechnung ausgeschlossen werden. Ein mandatorischer Hub ist ein Atemhub der zwangsweise vom Beatmungsgerät 14 ausgelöst wurde. In diesem Fall ist der Atemhub nicht durch eine Atemanstrengung des Patienten 20 ausgelöst, sondern durch interne Prozesse im Beatmungsgerät 14 (z. B. Zeitüberschreitung einer Maximalzeit seit dem letzten Einatmen).
In the quality evaluation blocks 3312 . 3322 also "quality scoring unit (frequency / entropy)", a quality index is formed parallel to each fatigue algorithm. As part of this quality assessment unit 3312 . 3322 A measure of the quality or the trustworthiness of a fatigue value from its particular epoch is calculated using a specific algorithm. The initial value of the function is a continuous value between 0 and 1. Zero means that the fatigue value is untrustworthy and therefore not used at all. 1 means that the associated fatigue value is classified as highly trustworthy and should be included in the following calculations with a high weight or maximum proportion. The following values are included in the calculation of the quality value in the present exemplary embodiment:
  • • The ECG quality signal 3231 , also English "Quality Signal ECG" (QS ECG ), if the corresponding signal epoch has ECG artifacts, this quality value is greatly lowered or even zero. This applies in particular to the previous baseline filtering 3310 non-filterable portions of the ECG signal. This may mainly be the portions whose frequency range is within the EMG frequency range. As a rule, it is mainly the QRS complex. It is conceivable that (deviating from the calculation formula given below for block 3312 ) At low QS ECG the combined Quality Score is devalued to a lower value or even zero.
  • • The quality signal of the envelope 3221 , Quality Signal Envelope (QS ENV ), is a measure of the strength of muscle contraction. Since fatigue / fatigue is most likely to occur during active contraction phases, small envelope values provide low, high envelope values for high quality value. Very large envelope signals may indicate disturbances or contractions (eg, coughing, movement) that are not related to regular respiratory effort. These very large envelope values can thus again ensure a low quality value. The assignment of an envelope value to a specific quality factor can be done adaptively from the previous breaths. This allows the system in this embodiment to adjust to a slowly varying breath effort.
  • • The respiratory phase signal 3251 (QS BreathPhase ) is also used to label low-quality respiratory phases that do not expect fatigue / fatigue in the EMG signal. The control device 16 is formed in the embodiment to a quality measure 3251 QS BreathPhase , phase via the pneumatic signal 3250 indicating to what degree in the EMG signal 3100 Information about fatigue / fatigue is expected. In the simplest case, the respiratory phase signal distinguishes between inhalation and exhalation, but it is also conceivable that inhalation and exhalation are subdivided into further subphases. In addition, implausible breathing phases can lead to a devaluation. It can also take into account the information as to whether it is a mandatory hub. As a result, mandatory strokes can be excluded from the fatigue calculation. A mandatory stroke is a breath of forced release from the ventilator 14 was triggered. In this case, the breath is not due to a respiratory effort of the patient 20 but triggered by internal processes in the ventilator 14 (eg timeout of a maximum time since the last inhalation).

Generell kann die Kontrolleinrichtung 16 ausgebildet sein, um wenigstens zwei oder mehr der folgenden Qualitätsmaße zu bestimmen,

  • – ein Qualitätsmaß für die Herzsignalkomponente, das angibt zu welchem Grad das Leistungssignal während einer inspiratorischen Phase durch Herzsignalreste beeinflusst ist,
  • – ein Qualitätsmaß für das pneumatische Signal, das angibt, zu welchem Grad in dem elektromyographischen Signal Information über einen Fatigue zu erwarten ist,
  • – ein Qualitätsmaß für die Hüllkurve, das angibt zu welchem Grad eine Muskelaktivität des Patienten 20 während einer inspiratorischen Phase vorliegt,
  • – ein Qualitätsmaß für den frequenzbasierten Fatigueindex, das einen Grad der Zuverlässigkeit des frequenzbasierten Fatigueindex angibt, und
  • – ein Qualitätsmaß für den entropiebasierten Fatigueindex zu bestimmen, das einen Grad der Zuverlässigkeit des entropiebasierten Fatigueindex angibt.
Generally, the control device 16 be designed to determine at least two or more of the following quality measures,
  • A quality measure for the cardiac signal component, which indicates to what extent the power signal during an inspiratory phase is influenced by heart signal residues,
  • A quality measure of the pneumatic signal indicating to what extent fatigue information is to be expected in the electromyographic signal,
  • A quality measure of the envelope that indicates to what degree a muscle activity of the patient 20 during an inspiratory phase,
  • A quality measure for the frequency-based fatigue index indicating a degree of reliability of the frequency-based fatigue index, and
  • - To determine a quality measure for the entropy-based fatigue index, which indicates a degree of reliability of the entropy-based fatigue index.

Die Kontrolleinrichtung 16 ist in dem gezeigten Ausführungsbeispiel ausgebildet, um ein Qualitätsmaß 3231 QSECG für die Herzsignalkomponente 3230 zu bestimmen, das angibt zu welchem Grad das Leistungssignal während einer inspiratorischen Phase durch Herzsignalreste beeinflusst ist. Die Kontrolleinrichtung 16 ist ferner ausgebildet, um ein Qualitätsmaß 3221 QSENV für die Hüllkurve 3220 zu bestimmen, das angibt zu welchem Grad eine Muskelaktivität des Patienten 20 während einer inspiratorischen Phase vorliegt. Die Kontrolleinrichtung 16 ist in einem Ausführungsbeispiel auch ausgebildet, um ein Qualitätsmaß 3312 für den frequenzbasierten Fatigueindex 3311 zu bestimmen, das einen Grad der Zuverlässigkeit des frequenzbasierten Fatigueindex 3311 angibt, und die Kontrolleinrichtung 16 ist ausgebildet, um ein Qualitätsmaß 3322 QSEntropy für den entropiebasierten Fatigueindex 3321 zu bestimmen, das einen Grad der Zuverlässigkeit des entropiebasierten Fatigueindex 3321 angibt.The control device 16 is formed in the embodiment shown to a quality measure 3231 QS ECG for the cardiac signal component 3230 This determines to what degree the power signal during an inspiratory phase is affected by heart signal residues. The control device 16 is further adapted to a quality measure 3221 QS ENV for the envelope 3220 This determines to what degree a muscle activity of the patient 20 during an inspiratory phase. The control device 16 is also formed in an embodiment to a quality measure 3312 for the frequency-based fatigue index 3311 to determine the degree of reliability of the frequency-based fatigue index 3311 indicating, and the control device 16 is trained to be a quality measure 3322 QS Entropy for the entropy Fatigueindex 3321 to determine the degree of reliability of the entropy-based fatigue index 3321 indicates.

Für den Block 3312 wird vorzugsweise folgende Realisierung in einem Ausführungsbeispiel vorgeschlagen: QSFreq = β·(QSECG)3·QSENV ·QSBreathPhase. For the block 3312 Preferably, the following implementation is proposed in one embodiment: QS Freq = β · (QS ECG ) 3 · QS ENV · QS Breath Phase .

Dabei ist β eine Konstante, die die Gewichtung der beiden Fatigue-Algorithmen bei der späteren Kombination im adaptiven Kombinationsblock 3460 sowie den Forgetting-Factor bei der einhergehenden Glättung bestimmt. Die Gewichtung ergibt sich aus dem relativen Verhältnis zu einer weiteren Konstante γ, die im Folgenden für den entropiebasierten Entropieindex eingeführt wird. Die Glättung basiert auf dem absoluten Wert. Die Summe aus β und γ sollte kleiner gleich eins sein. Da die Glättung an die Epochengröße angepasst sein sollte, wird auch die Summe aus β und γ der Epochengroße angepasst gewählt.Here, β is a constant which is the weighting of the two fatigue algorithms in the later combination in the adaptive combination block 3460 and the forgetting factor in the accompanying smoothing determined. The weighting results from the relative ratio to another constant γ, which is introduced below for the entropy-based entropy index. The smoothing is based on the absolute value. The sum of β and γ should be less than or equal to one. Since the smoothing should be adapted to the epoch size, the sum of β and γ of the epoch size is also chosen to be appropriate.

Vorzugsweise wird in Block 3312 in einem weiteren Ausführungsbeispiel noch der jeweilige Fatigueindex-Wert aus 3311 herangezogen, um den Qualitätswert jeweils zu plausibilisieren. Darüber hinaus kann in den kombinierten Quality Score QSFreq noch eine (im neuen Blockschaltbild nicht eingezeichnete) Artefakte-Detektion bzw. Qualitätsmaße für das zugrunde liegende EMG Signal mit einfließen. Die Artefaktdetektion erkennt gestörte Abschnitte (abgesehen von EKG Artefakten) im Signal. Dies können z. B. Bewegungsartefakte, oder Husten sein. Die Erkennung der Artefakte kann z. B. amplitudenbasiert sein. Darüber hinaus können Artefakte durch Fehlen einer zyklischen Atmungsbewegung erkannt werden. Ein Artefakt kann auch vorliegen, wenn das Beatmungsgerät 14 ein Manöver durchführt, bzw. aufgrund der pneumatischen Signale eine nicht gewöhnliche Situation erkennt. Zu den Qualitätsmaßen für das zugrunde liegende EMG Signal zählen insbesondere Maße, die prüfen inwieweit das Spektrum EMG-typische Eigenschaften hat. Möglichkeiten einer Bewertung des EMG Signals sind z. B. in Sinderby, C., Lindström, L. & Grassino, A. E., „Automatic assessment of electromyogram quality”, J. Appl. Physiol., 1995, 79, 1803–1815 , beschrieben.Preferably, in block 3312 in another embodiment, the respective fatigue index value 3311 used to make the quality value plausible. In addition, in the combined quality score QS Freq still included (not shown in the new block diagram) artifact detection and quality measures for the underlying EMG signal with flow. The artifact detection detects disturbed sections (apart from ECG artifacts) in the signal. This can z. Motion artifacts, or coughing. The recognition of the artifacts can, for. B. amplitude based. In addition, artifacts can be detected by the absence of a cyclic respiratory motion. An artifact may also be present if the ventilator 14 performs a maneuver, or due to the pneumatic signals detects a non-ordinary situation. The quality measures for the underlying EMG signal include, in particular, measures that examine to what extent the spectrum has EMG-typical properties. Possibilities of an evaluation of the EMG signal are z. In Sinderby, C., Lindström, L. & Grassino, AE, "Automatic assessment of electromyogram quality", J. Appl. Physiol., 1995, 79, 1803-1815 , described.

In Block 3321, auch engl. „ fatigueindex entropy”, wird epochenweise der entropiebasierte Fatigueindex berechnet. Bei den Entropie Verfahren wird untersucht inwieweit sich Folgen von Signalwerten in einer bestimmten Zeitepoche wiederholen. Insbesondere eine „Fuzzy Approximate Entropy” bietet den Vorteil, dass bei der Beurteilung einer Gleichheit der Signalfolgen ein möglicher Offset abgezogen wird. Dies ist insbesondere von Bedeutung, wenn innerhalb einer Epoche ein Teil ausgeschnitten/reduziert/ausgeblendet wurde und das Signal dadurch ein anderes Offset hat. In einem Ausführungsbeispiel wird vorzugsweise dafür die Fuzzy Approximate Entropy gebraucht. Weitere Information findet sich beispielsweise in Xie, H. -B., Guo, J. -Y. & Zheng, Y. -P. ”Fuzzy approximate entropy analysis of chaotic and natural complex systems: detecting muscle fatigue using electromyography signals”, Ann. Biomed. Eng., Springer, 2010, 38, 1483–1496 .In block 3321 , also English "Fatigueindex entropy", the entropy-based fatigue index is calculated epochwise. The entropy method investigates the extent to which the consequences of signal values are repeated in a certain time epoch. In particular, a "fuzzy approximate entropy" offers the advantage that a possible offset is subtracted when assessing equality of the signal sequences. This is especially important if a part has been cut / reduced / hidden within an epoch and the signal has a different offset. In one exemplary embodiment, the fuzzy approximate entropy is preferably used for this purpose. Further information can be found, for example, in Xie, H. -B., Guo, J.-Y. & Zheng, Y. -P. "Fuzzy approximate entropy analysis of chaotic and natural complex systems: detecting muscle fatigue using electromyography signals", Ann. Biomed. Eng., Springer, 2010, 38, 1483-1496 ,

Im Block 3322 (Quality Scoring Unit (Entropy)) ist im Wesentlichen das Äquivalent von Block 3312 für die entropiebasierte Fatigueerkennung implementiert. Daher wird er an dieser Stelle nur in Kurzform beschrieben. Für den Block 3322 wird in einem Ausführungsbeispiel vorzugsweise folgende Realisierung vorgeschlagen: QSEntropy = γ·QSENV ·QSBreathPhase In the block 3322 (Quality Scoring Unit (Entropy)) is essentially the equivalent of Block 3312 implemented for entropy-based fatigue detection. Therefore, it is described here in brief only. For the block 3322 In one embodiment, the following implementation is preferably proposed: QS Entropy = γ · QA · QA ENV Breath phase

Dabei ist γ eine Konstante, die die Gewichtung der beiden Fatigueindizes oder Algorithmen bei der späteren Kombination im adaptiven Kombinationsblock 3460 sowie den Forgetting-Factor bei der einhergehenden Glättung bestimmt. Vorzugsweise wird auch in Block 3322 noch der jeweilige Fatigueindex-Wert aus 3321 herangezogen, um den Qualitätswert jeweils zu plausibilisieren. Darüber hinaus gilt auch für diesen Block die Beschreibung von Block 3312.In this case, γ is a constant which is the weighting of the two fatigue indices or algorithms in the later combination in the adaptive combination block 3460 as well as the forgetting factor at the accompanying smoothing determined. Preferably also in block 3322 still the respective fatigue index value 3321 used to make the quality value plausible. In addition, the description of Block also applies to this block 3312 ,

Im adaptiven Kombinationsblock 3460, auch engl. „adaptive combination unit” wird die Glättung zum Entfernen des Rauschens durchgeführt. Die Kontrolleinrichtung 16 ist demnach ausgebildet, um basierend auf wenigstens zwei der Qualitätsmaße eine Kombination des frequenzbasierten Fatigueindex und des entropiebasierten Fatigueindex derart durchzuführen, dass ein höheres Qualitätsmaß eine höhere relative Gewichtung bei der Kombination bedingt. Als Eingang fließen in diesen Block folgende Signale ein:

  • • der frequenzbasierte Fatigueindex aus Block 3311 (im Folgenden als FIF bezeichnet),
  • • der frequenzbasierte Quality Score (QSFreq) aus Block 3312 (im Folgenden als QSF bezeichnet, wobei hier die oben erwähnte Plausibilisierung durch den frequenzbasierten Fatigueindex einfließen kann),
  • • der entropiebasierte Fatigueindex aus Block 3321 (im Folgenden als FIE bezeichnet), und
  • • der entropiebasierte Quality Score (QSEntropy) aus Block 3322 (im Folgenden als QSE bezeichnet, wobei hier die oben erwähnte Plausibilisierung durch den entropiebasierten Fatigueindex einfließen kann).
In the adaptive combination block 3460 , also English "Adaptive combination unit", the smoothing to remove the noise is performed. The control device 16 Thus, it is configured to perform a combination of the frequency-based fatigue index and the entropy-based fatigue index based on at least two of the quality measures such that a higher quality measure requires a higher relative weighting in the combination. The following signals flow into this block as an input:
  • • the frequency-based fatigue index from block 3311 (hereinafter referred to as FIF),
  • • the Frequency-based Quality Score (QS Freq ) from Block 3312 (hereinafter referred to as QSF, where the above-mentioned plausibility check can be incorporated by the frequency-based fatigue index),
  • • the entropy-based fatigue index from Block 3321 (hereinafter referred to as FIE), and
  • • The Entropy-based Quality Score (QS Entropy ) from Block 3322 (hereinafter referred to as QSE, in which case the above-mentioned plausibility can be incorporated by the entropy-based fatigue index).

Der kombinierte Fatigue-Wert berechnet sich in diesem Ausführungsbeispiel mittels folgender Formel: FICn = QSFnb·TF(FIFn) + QSEn·TF(FIEn) + (1 – QSFn – QSEn)·FICn-1. The combined fatigue value is calculated in this embodiment by means of the following formula: FIC n = QSFn b * TF (FIF n ) + QSE n * TF (FIE n ) + (1-QSF n -QSE n ) * FIC n-1 .

TF bezeichnet dabei eine lineare Transformation, die den spezifischen Ausgabebereich jedes Fatigue-Algorithmus (Frequenz, Entropie) auf den Bereich 0 bis 1 abbildet. 0 steht dabei für keine Fatigue und 1 für die größtmögliche Fatigue. Der Subscript n bezeichnet dabei das aktuelle Sample. Der Subscript n – 1 bezeichnet das vorhergehende Sample. Die Samplerate entspricht dabei der Samplerate der Epochen. Die Faktoren QSFn, QSEn, (1 – QSFn – QSEn) modellieren dabei eine Kombination aus Forgetting-Factor und Gewichtung basierend auf den Qualitätsmaßen, wobei die oben genannten Faktoren β und γ in QSF und QSE entsprechend der obigen Erläuterung eingehen.TF denotes a linear transformation that maps the specific output range of each fatigue algorithm (frequency, entropy) to the range 0 to 1. 0 stands for no fatigue and 1 for the greatest possible fatigue. The subscript n designates the current sample. The subscript n-1 denotes the previous sample. The sample rate corresponds to the sample rate of the epochs. The factors QSF n , QSE n , (1-QSF n -QSE n ) model a combination of forgetting factor and weighting based on the quality measures, with the above-mentioned factors β and γ entering into QSF and QSE as explained above.

Durch die Nutzung der Qualitätsindizes für die Berechnung des Gewichts erfüllt die adaptive Kombination die Aufgabe, die zyklische Art der Kontraktion zu berücksichtigen. Während einer Phase starker Muskelkontraktion wird der aktuelle Fatigue-Rohsignalwert stärker gewichtet als in Phasen schwacher Muskelkontraktion. Der Ausgabe-Block 3470, auch engl. „output combined fatigueindex”, gibt die kombinierten Fatigueindizes aus. Dabei kann noch ein Tiefpassfilter zur Reduktion eventuell verbliebener Schwingungen im Bereich der Atemfrequenz eingesetzt werden.By using the quality indices for calculating the weight, the adaptive combination fulfills the task of considering the cyclic nature of the contraction. During a period of severe muscle contraction, the current fatigue raw signal value is weighted more heavily than in phases of weak muscle contraction. The output block 3470 , also English "Output combined fatigueindex", outputs the combined fatigue indices. In this case, a low-pass filter can be used to reduce any remaining oscillations in the respiratory rate.

Zusammenfassend lässt sich für ein Ausführungsbeispiel beschreiben, dass das Raw-EMG-Signal 3100 über den Baseline-Filter-Algorithmus 3110 vom Gleichspannungsanteil befreit wird. Darauf basierend wird mittels einer EKG-Detektion der QRS Komplex detektiert (Block 3230). Es ergibt sich das Baseline-gefilterte und QRS-gegatete EMG-Signal (3120). Die Gate-Funktion ist als QRS-Gate (3230) gezeigt. Aus dem abgeleiteten Signal (3120) lässt sich vorzugsweise eine Hüllkurve RMS-Power (3220 – Envelope) bestimmen. Unterhalb des Signals 3250 in der 6 zeigen sich die Zeitabschnitte, welche als Epochen bezeichnet sind.In summary, for one embodiment, it can be described that the raw EMG signal 3100 via the baseline filter algorithm 3110 freed from DC voltage component. Based on this, the QRS complex is detected by ECG detection (block 3230 ). The result is the baseline filtered and QRS gated EMG signal ( 3120 ). The gate function is called QRS gate ( 3230 ). From the derived signal ( 3120 ), an RMS power envelope ( 3220 - Envelope) determine. Below the signal 3250 in the 6 show the periods of time, which are referred to as epochs.

Aus dem Baseline-gefilterten Signal an der Stelle, an welcher die ungültigen Werte durch das QRS-Gating eingefügt wurden, wird indem RMS-Power-Signal aus dem Hüllsignal einfach eine Gerade zwischen den benachbarten Werten gezogen, um das Signal zu interpolieren.From the baseline filtered signal at the point where the invalid values have been inserted by the QRS gating, the RMS power signal from the envelope signal simply draws a straight line between the adjacent values to interpolate the signal.

Die Envelope-Calculation (vorzugsweise Hüllkurve RMS Power) erfolgt in Block 3220.The Envelope-Calculation (preferably envelope RMS Power) takes place in block 3220 ,

Die EKG-Detektion (QRS-Komplex) erfolgt in Block 3230. Dazu dient vorzugsweise der Pan Tompkins Algorithmus. Der Pan-Tompkins Algorithmus gibt einen Puls Stream aus. Dabei wird die zeitliche Lage des QRS Komplexes durch einen Puls markiert. Für den Block ECG Detection 3230 wird jeder Spike durch ein Rechtecksignal ersetzt. Dieses Rechteck hat den Wert 1, beginnt ca. 20 bis 50 ms vor dem Spike und endet 50 bis 90 ms nach dem Spike. Außerhalb der durch die Spikes verursachten Rechtecke ist das Signal 0.The ECG detection (QRS complex) takes place in block 3230 , This is preferably done by the Pan Tompkins algorithm. The Pan-Tompkins algorithm outputs a pulse stream. The temporal position of the QRS complex is marked by a pulse. For the block ECG Detection 3230 Each spike is replaced by a square wave signal. This rectangle is 1, starts about 20 to 50 ms before the spike, and ends 50 to 90 ms after the spike. Outside the rectangles caused by the spikes, the signal is 0.

Das Flow-Signal als Volumenstromsignal wird aus Block 3150 herangezogen, wobei in 3160 das Drucksignal herangezogen wird. Wenigstens eines der beiden pneumatischen Signale aus 3150 oder 3160 wird herangezogen, um in 3250 die Phase der inspiratorischen oder exspiratorischen Aktivität zu bestimmen. Vorzugsweise wird im Block 3250 detektiert, ob nach einer exspiratorischen Phase das Volumenstromsignal kurzzeitig abnimmt, welches auf eine generelle inspiratorische Aktivität des Patienten hinweist, sodass die folgenden Zeitabschnitte des folgenden Atemzyklus in die Fatigue-Berechnung einfließen dürfen. Ist keinerlei inspiratorische Muskelaktivität vorhanden, sodass der Volumenstrom nicht abnimmt, kann man davon ausgehen, dass gar keine inspiratorische Muskelaktivität vorhanden ist, sodass man dann vorzugsweise die folgenden Zeitabschnitte des folgenden Atemzyklus nicht in die Fatigue-Berechnung einfließen lässt (mandatorischer Hub).The flow signal as a volume flow signal is out of block 3150 used, in 3160 the pressure signal is used. At least one of the two pneumatic signals off 3150 or 3160 is used to in 3250 to determine the phase of inspiratory or expiratory activity. Preferably, in the block 3250 detects whether, after an expiratory phase, the volume flow signal briefly decreases, indicating a general inspiratory activity of the patient, so that the following periods of the following respiratory cycle may be included in the fatigue calculation. If there is no inspiratory muscle activity, so that the volume flow does not decrease, one can assume that there is no inspiratory muscle activity at all then preferably the following periods of the following respiratory cycle are not included in the fatigue calculation (mandatory stroke).

Aus dem EMG-Rohsignal werden in den Blöcken 3311 und 3321 zwei Fatigue-Werte berechnet, welche auf der Frequenzkompression und auf der Entropie beruhen. Das Raw-Fatigue-Index-Signal korrespondiert zu Block 3311. Ein weiteres Signal korrespondierend zu 3321. Für jeden Block 3312 bzw. 3322 können noch eigenständige Überlagerungsvorschriften angegeben werden, um die drei Größen Envelope-Calculation, EKG-Detection und Pneumatic-Breath-Phase jeweils entsprechend so zu überlagern, dass sie zu sinnvollen Bewertungswerten bezogen auf den jeweiligen Fatigue-Index-Wert aus 3311 oder 3321 anwendbar sind. Für den Block 3312 wird vorzugsweise folgende Realisierung vorgeschlagen: QSFreq = β·(QSECG)3·QSENV ·QSBreathPhase. From the EMG raw signal are in the blocks 3311 and 3321 calculates two fatigue values based on frequency compression and entropy. The raw fatigue index signal corresponds to block 3311 , Another signal corresponding to 3321 , For every block 3312 respectively. 3322 Separate overlay rules can still be specified to superimpose the Envelope-Calculation, ECG-Detection, and Pneumatic-Breath-Phase values in each case in such a way that they result in meaningful evaluation values based on the respective fatigue index value 3311 or 3321 are applicable. For the block 3312 Preferably, the following implementation is proposed: QS Freq = β · (QS ECG ) 3 · QS ENV · QS Breath Phase .

Für den Block 3322 wird vorzugsweise folgende Realisierung vorgeschlagen: QSEntropy = γ·QSENV ·QSBreathPhase. For the block 3322 Preferably, the following implementation is proposed: QS Entropy = γ · QA · QA ENV Breath phase.

Dabei sind β und γ Konstanten, die die Gewichtung der beiden Fatigue Algorithmen bei der späteren Kombination sowie den Forgetting-Factor bei der einhergehenden Glättung bestimmen.Β and γ are constants that determine the weighting of the two fatigue algorithms in the later combination as well as the forgetting factor in the accompanying smoothing.

Vorzugsweise wird in Blöcken 3322 bzw. 3312 noch der jeweilige Fatigue-Index-Wert herangezogen, um den Qualitätswert jeweils zu plausibilisieren. Der sich ergebende Wert wird in dem Block 3470 ausgegeben.Preferably, in blocks 3322 respectively. 3312 the respective fatigue index value was used to make the quality value plausible. The resulting value is in the block 3470 output.

7 zeigt ein Blockschaltbild eines Ablaufdiagramms eines Verfahrens zur Beatmung eines Patienten 20. Das Verfahren umfasst ein Erfassen 22 eines elektromyographischen Signals des Patienten und eines pneumatischen Signals. Das Verfahren umfasst ferner ein Bestimmen 24 einer Information über einen frequenzbasierten Fatigueindex basierend auf dem elektromyographischen Signal und/oder ein Bestimmen 26 einer Information über einen entropiebasierten Fatigueindex basierend auf dem elektromyographischen Signal. Das Verfahren umfasst ferner ein Bestimmen 28 einer Information über einen aktuellen Fatigueindex des Patienten basierend auf der Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und/oder der Information über den entropiebasierten Fatigueindex. Das Verfahren umfasst ferner ein Einstellen 30 der Beatmung des Patienten 20 in Abhängigkeit des aktuellen Fatigueindex. 7 shows a block diagram of a flowchart of a method for ventilating a patient 20 , The method includes detection 22 an electromyographic signal of the patient and a pneumatic signal. The method further comprises determining 24 information about a frequency-based fatigue index based on the electromyographic signal and / or a determination 26 information about an entropy-based fatigue index based on the electromyographic signal. The method further comprises determining 28 information about a current fatigue index of the patient based on the information on the frequency-based fatigue index and / or the information on the entropy-based fatigue index. The method further comprises adjusting 30 the ventilation of the patient 20 depending on the current fatigue index.

In einem weiteren Ausführungsbeispiel umfasst das Einstellen 30 ein Ausregeln einer Differenz zwischen einer Information über einen auf den Patienten 20 abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex und der Information über den aktuellen Fatigueindex über die Beatmung.In a further embodiment, the adjusting comprises 30 a balancing of a difference between information about one on the patient 20 agreed predetermined fatigue index and the information on the current fatigue index on ventilation.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel ist ein Programm oder Computerprogramm mit einem Programmcode zur Durchführung zumindest eines der oben beschriebenen Verfahren, wenn der Programmcode auf einem Computer, einem Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente ausgeführt wird.Another embodiment is a program or computer program having program code for performing at least one of the above-described methods when the program code is executed on a computer, a processor or a programmable hardware component.

Manche Ausführungsbeispiele führen die Regelung nicht in Abhängigkeit eines Schwellenwertes aus, sondern es wird abgewartet bis der Patient 20 in einem akzeptablen Zustand mit einem akzeptablen initialen Fatiguewert ist und das Regelungsverfahren wird gestartet, um den initialen Fatiguewert beizubehalten. Einige Ausführungsbeispiele können die Verwendung eines Speiseröhrenkatheters vermeiden, wobei in näherungsweise äquidistanten Abständen an dem Katheter vorhandene Elektroden zur Erfassung von Spannungspotentialen genutzt werden, um die Atmungsaktivität zu erfassen. Einige Ausführungsbeispiele nutzen an der äußeren Hautoberfläche angebrachte Elektroden und können somit auf das Einbringen eines Speiseröhrenkatheters verzichten. Bei Aktivierung der Regelung – beispielsweise durch einen Arzt – kann der Zustand des Patienten in der Zukunft beibehalten werden kann. Das Vorgeben eines auf den Patienten 20 abgestimmten Fatiguewertes kann die Verwendung einer für alle Arten von Patienten gültige Schwelle vermeiden, die nur schwer bestimmt werden kann.Some embodiments do not perform the control in response to a threshold, but it is waited until the patient 20 is in an acceptable state with an acceptable initial fatigue value, and the regulatory process is started to maintain the initial fatigue value. Some embodiments may avoid the use of an esophageal catheter wherein electrodes at approximately equidistant intervals are used to detect voltage potentials to detect breathability. Some embodiments utilize electrodes attached to the outer surface of the skin and thus may dispense with the insertion of an esophageal catheter. Upon activation of the control - for example by a physician - the condition of the patient may be maintained in the future. Prescribing one on the patient 20 Adjusted fatigue may prevent the use of a threshold that is difficult for all types of patients to determine.

Patienten in der Beatmung befinden sich zumeist zunächst in einem relativ erschöpften Zustand und Ausführungsbeispiele können einen gewissen Anteil an Beatmungsunterstützung durch das Atemgerät 14 bereitstellen. Ziel ist die Patienten zur Eigenaktivität der Atmung zu (ihren, welches als sogenannter Weaning-Prozess bezeichnet wird. Ziel ist es somit, dass in Zukunft der Patient zwar bei gleichem Erschöpfungszustand der Atemmuskulatur, also gleichem Fatigue-Wert, sukzessive selber die Atemaktivität übernimmt und gleichzeitig die tatsächliche Atemunterstützung durch das Atemgerät immer weniger wird, sodass im Idealfall zu einem späteren Zeitpunkt am Ende der Therapie der Patient selbstständig atmet.For the most part, ventilator patients are initially in a relatively depleted state, and embodiments may provide some breathing assistance by the respirator 14 provide. The goal is the patients to the own activity of the respiration too (their, which is called as "Weaning process".) The goal is thus that in the future the patient with the same state of exhaustion of the respiratory musculature, thus same fatigue value, successively takes over the respiratory activity and At the same time the actual respiratory support through the respirator becomes less and less, so that ideally at a later time at the end of the therapy the patient breathes independently.

In Ausführungsbeispielen werden pneumatische Signale, wie Druck- oder Volumenstromsignale, hinzugezogen oder aber auch Gaswerte, wie CO2- oder O2-Konzentration, um auf eine Ermüdung der Atemaktivität des Patienten abzustellen. In manchen Ausführungsbeispielen sind wenigstens zwei Elektroden vorhanden zur Aufnahme des EMG-Signals als Differenzpotential zwischen den Elektroden. Der im Blockschaltbild der 5 dargestellte Algorithmus wird für ein einzelnes solches Signal durchgeführt. Vorzugsweise können bei Vorhandensein von mehreren Elektrodenpaaren mehrere EMG-Signale ausgewertet werden und diese dann später in paralleler Auswertung auf jeweilige Fatigue-Werte führen, die dann überlagert bzw. gemittelt werden können.In embodiments, pneumatic signals, such as pressure or volumetric flow signals, or also gas values, such as CO 2 or O 2 concentration, are used to counteract fatigue of the respiratory activity of the patient. In some embodiments, at least two electrodes are present for receiving the EMG signal as the differential potential between the electrodes. The block diagram of the 5 The algorithm shown is performed for a single such signal. Preferably, in the presence of a plurality of pairs of electrodes, a plurality of EMG signals can be evaluated and then later in parallel evaluation lead to respective fatigue values, which can then be superimposed or averaged.

Eine Segmentierung des EMG-Signals kann in manchen Ausführungsbeispielen entfallen, da ein Wert aus der Envelope-Calculation die entsprechende Phase als inspiratorisch oder exspiratorisch berücksichtigt. Das Baseline-gefilterte Signal wird gegebenenfalls epochenweise ausgewertet, wobei eine Epoche vorzugsweise 0.1 bis 1.0 Sekunden lang ist. Die Abtastrate ist vorzugsweise 1024 Hz. Dadurch entspricht eine Epoche vorzugsweise 102 bis 1024 Samples. Die Epochenelemente überlappen sich. Für jede Epoche kann dann ein einzelner Fatigue-Wert als Raw-Fatigue-Index berechnet werden. Die genannte Betrachtung größerer Störungen während der Epochen kann als Artefakte-Detektion erfolgen, ist aber in dem Blockschaltbild der 5 nicht explizit gezeigt, da dies nur vorzugsweise geschieht.A segmentation of the EMG signal may be omitted in some embodiments, since a value from the envelope calculation takes into account the corresponding phase as inspiratory or expiratory. The baseline filtered signal is optionally evaluated epoch-by-week, with one epoch preferably being 0.1 to 1.0 seconds long. The sampling rate is preferably 1024 Hz. Thus, one epoch preferably corresponds to 102 to 1024 samples. The epoch elements overlap. For each epoch a single fatigue value can be calculated as a raw fatigue index. The above consideration of larger perturbations during the epochs can be done as artifact detection, but is in the block diagram of FIG 5 not explicitly shown as this is only preferred.

Die in der vorstehenden Beschreibung, den Ansprüchen und den Zeichnungen offenbarten Merkmale können sowohl einzeln als auch in beliebiger Kombination für die Verwirklichung von Ausführungsbeispielen in ihren verschiedenen Ausgestaltungen von Bedeutung sein und – soweit sich nicht aus der Beschreibung etwas anderes ergibt – beliebig miteinander kombiniert werden.The features disclosed in the above description, the claims and the drawings may be important both individually and in any combination for the realization of embodiments in their various embodiments and - unless otherwise stated in the description - are combined with each other as desired.

Obwohl manche Aspekte im Zusammenhang mit einer Vorrichtung beschrieben wurden, versteht es sich, dass diese Aspekte auch eine Beschreibung des entsprechenden Verfahrens darstellen, sodass ein Block oder ein Bauelement einer Vorrichtung auch als ein entsprechender Verfahrensschritt oder als ein Merkmal eines Verfahrensschrittes zu verstehen ist. Analog dazu stellen Aspekte, die im Zusammenhang mit einem oder als ein Verfahrensschritt beschrieben wurden, auch eine Beschreibung eines entsprechenden Blocks oder Details oder Merkmals einer entsprechenden Vorrichtung dar.Although some aspects have been described in the context of a device, it will be understood that these aspects also constitute a description of the corresponding method, so that a block or a component of a device is also to be understood as a corresponding method step or as a feature of a method step. Similarly, aspects described in connection with or as a method step also represent a description of a corresponding block or detail or feature of a corresponding device.

Je nach bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder in Software implementiert sein. Die Implementierung kann unter Verwendung eines digitalen Speichermediums, beispielsweise einer Floppy-Disk, einer DVD, einer Blu-Ray Disc, einer CD, eines ROM, eines PROM, eines EPROM, eines EEPROM oder eines FLASH-Speichers, einer Festplatte oder eines anderen magnetischen oder optischen Speichers durchgeführt werden, auf dem elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die mit einer programmierbaren Hardwarekomponente derart zusammenwirken können oder zusammenwirken, dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird.Depending on particular implementation requirements, embodiments of the invention may be implemented in hardware or in software. The implementation may be performed using a digital storage medium, such as a floppy disk, a DVD, a Blu-Ray Disc, a CD, a ROM, a PROM, an EPROM, an EEPROM or FLASH memory, a hard disk, or other magnetic disk or optical memory are stored on the electronically readable control signals, which can cooperate with a programmable hardware component or cooperate such that the respective method is performed.

Eine programmierbare Hardwarekomponente kann durch einen Prozessor, einen Computerprozessor (CPU = Central Processing Unit), einen Grafikprozessor (GPU = Graphics Processing Unit), einen Computer, ein Computersystem, einen anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreis (ASIC = Application-Specific Integrated Circuit), einen integrierten Schaltkreis (IC = Integrated Circuit), ein Ein-Chip-System (SOC = System on Chip), ein programmierbares Logikelement oder ein feldprogrammierbares Gatterarray mit einem Mikro-prozessor (FPGA = Field Programmable Gate Array) gebildet sein.A programmable hardware component may be integrated by a processor, a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a computer, a computer system, an application-specific integrated circuit (ASIC) Circuit (IC = Integrated Circuit), a system on chip (SOC) system, a programmable logic element or a field programmable gate array with a microprocessor (FPGA = Field Programmable Gate Array) may be formed.

Das digitale Speichermedium kann daher maschinen- oder computerlesbar sein. Manche Ausführungsbeispiele umfassen also einen Datenträger, der elektronisch lesbare Steuersignale aufweist, die in der Lage sind, mit einem programmierbaren Computersystem oder einer programmierbare Hardwarekomponente derart zusammenzuwirken, dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird. Ein Ausführungsbeispiel ist somit ein Datenträger (oder ein digitales Speichermedium oder ein computerlesbares Medium), auf dem das Programm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufgezeichnet ist.The digital storage medium may therefore be machine or computer readable. Thus, some embodiments include a data carrier having electronically readable control signals capable of interacting with a programmable computer system or programmable hardware component such that one of the methods described herein is performed. One embodiment is thus a data carrier (or a digital storage medium or a computer readable medium) on which the program is recorded for performing any of the methods described herein.

Allgemein können Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung als Programm, Firmware, Computerprogramm oder Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode oder als Daten implementiert sein, wobei der Programmcode oder die Daten dahin gehend wirksam ist bzw. sind, eines der Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente abläuft. Der Programmcode oder die Daten kann bzw. können beispielsweise auch auf einem maschinenlesbaren Träger oder Datenträger gespeichert sein. Der Programmcode oder die Daten können unter anderem als Quellcode, Maschinencode oder Bytecode sowie als anderer Zwischencode vorliegen.In general, embodiments of the present invention may be implemented as a program, firmware, computer program, or computer program product having program code or data, the program code or data operative to perform one of the methods when the program resides on a processor or a processor programmable hardware component expires. The program code or the data can also be stored, for example, on a machine-readable carrier or data carrier. The program code or the data may be present, inter alia, as source code, machine code or bytecode as well as other intermediate code.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel ist ferner ein Datenstrom, eine Signalfolge oder eine Sequenz von Signalen, der bzw. die das Programm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren darstellt bzw. darstellen. Der Datenstrom, die Signalfolge oder die Sequenz von Signalen kann bzw. können beispielsweise dahin gehend konfiguriert sein, um über eine Datenkommunikationsverbindung, beispielsweise über das Internet oder ein anderes Netzwerk, transferiert zu werden. Ausführungsbeispiele sind so auch Daten repräsentierende Signalfolgen, die für eine Übersendung über ein Netzwerk oder eine Datenkommunikationsverbindung geeignet sind, wobei die Daten das Programm darstellen.Another embodiment is further a data stream, a signal sequence, or a sequence of signals that represents the program for performing any of the methods described herein. The data stream, the signal sequence or the sequence of signals can be configured, for example, to be transferred via a data communication connection, for example via the Internet or another network. Embodiments are also data representing signal sequences that are suitable for transmission over a network or a data communication connection, the data representing the program.

Ein Programm gemäß einem Ausführungsbeispiel kann eines der Verfahren während seiner Durchführung beispielsweise dadurch umsetzen, dass dieses Speicherstellen ausliest oder in diese ein Datum oder mehrere Daten hinein schreibt, wodurch gegebenenfalls Schaltvorgänge oder andere Vorgänge in Transistorstrukturen, in Verstärkerstrukturen oder in anderen elektrischen, optischen, magnetischen oder nach einem anderen Funktionsprinzip arbeitenden Bauteile hervorgerufen werden. Entsprechend können durch ein Auslesen einer Speicherstelle Daten, Werte, Sensorwerte oder andere Informationen von einem Programm erfasst, bestimmt oder gemessen werden. Ein Programm kann daher durch ein Auslesen von einer oder mehreren Speicherstellen Größen, Werte, Messgrößen und andere Informationen erfassen, bestimmen oder messen, sowie durch ein Schreiben in eine oder mehrere Speicherstellen eine Aktion bewirken, veranlassen oder durchführen sowie andere Geräte, Maschinen und Komponenten ansteuern. For example, a program according to one embodiment may implement one of the methods during its execution by, for example, reading or writing one or more data into memory locations, optionally switching operations or other operations in transistor structures, amplifier structures, or other electrical, optical, magnetic or caused by another operating principle working components. Accordingly, by reading a memory location, data, values, sensor values or other information can be detected, determined or measured by a program. A program can therefore acquire, determine or measure quantities, values, measured variables and other information by reading from one or more storage locations, as well as effect, initiate or execute an action by writing to one or more storage locations and control other devices, machines and components ,

Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele stellen lediglich eine Veranschaulichung der Prinzipien der vorliegenden Erfindung dar. Es versteht sich, dass Modifikationen und Variationen der hierin beschriebenen Anordnungen und Einzelheiten anderen Fachleuten einleuchten werden. Deshalb ist beabsichtigt, dass die Erfindung lediglich durch den Schutzumfang der nachstehenden Patentansprüche und nicht durch die spezifischen Einzelheiten, die anhand der Beschreibung und der Erläuterung der Ausführungsbeispiele hierin präsentiert wurden, beschränkt sei.The embodiments described above are merely illustrative of the principles of the present invention. It will be understood that modifications and variations of the arrangements and details described herein will be apparent to others of ordinary skill in the art. Therefore, it is intended that the invention be limited only by the scope of the appended claims and not by the specific details presented in the description and explanation of the embodiments herein.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.This list of the documents listed by the applicant has been generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.

Zitierte PatentliteraturCited patent literature

  • US 8256419 B2 [0004] US 8256419 B2 [0004]
  • US 20140123979 A1 [0006, 0007] US 20140123979 A1 [0006, 0007]

Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

  • E. J. W. Maarsingh, L. A. van Eykern, A. B. Sprikkelman, M. O. Hoekstra and W. M. C. van Aalderen, J Appl Physiol, ”Respiratory muscle activity measured with a noninvasive EMG technique: technical aspects and reproducibility”, 88: 1955–1961, 2000 [0007] EJW Maarsingh, LA van Eykern, AB Sprikkelman, MO Hoekstra and WMC van Aalderen, J Appl Physiol, "Respiratory muscle activity measured with a noninvasive EMG technique: technical aspects and reproducibility", 88: 1955-1961, 2000 [0007]
  • Miriam Gonzalez-Izal, Armando Malanda, Esteban Gorostiaga, and Mikel Izquierdo, ”Electromyographic models to assess muscle fatigue”, J Electromyogr Kinesiol, 22(4): 501–512, August 2012 [0007] Miriam Gonzalez-Izal, Armando Malanda, Esteban Gorostiaga, and Mikel Izquierdo, "Electromyographic Models to Assess Muscle Fatigue," J Electromyogr Kinesiol, 22 (4): 501-512, August 2012 [0007]
  • Maarsingh et al. [0046] Maarsingh et al. [0046]
  • Miriam Gonzalez-Izal et al. [0050] Miriam Gonzalez-Izal et al. [0050]
  • Pan Tompkins Algorithmus, cf. Pan, Jiapu, Tompkins, Willis J., ”A Real-Time QRS Detection Algorithm,” Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, vol. BME-32, no. 3, pp. 230, 236, March 1985 [0078] Pan Tompkins Algorithm, cf Pan, Jiapu, Tompkins, Willis J., "A Real-Time QRS Detection Algorithm," Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, vol. BME-32, no. 3, pp. 230, 236, March 1985 [0078]
  • Merletti, R. & Parker, P. A. (Eds.) Electromyography: physiology, engineering, and noninvasive applications Wiley-Interscience [u. a.], 2004, XXII, 494 S [0081] Merletti, R. & Parker, PA (Eds.) Electromyography: physiology, engineering, and noninvasive applications Wiley-Interscience [et al], 2004, XXII, 494 S [0081]
  • Robert Goulet, R.; Hees, D.; Kacmarek, R. M. Pressure vs Flow Triggering During Pressure Support Ventilation, CHEST 1997; 111: 1649–53 http://journal.publications.chestnet.org/pdfaccess.ashx?ResourceID=2090985&PDFSource=13 [0084] Robert Goulet, R .; Hees, D .; Kacmarek, RM Pressure vs. Flow Triggering During Pressure Support Ventilation, CHEST 1997; 111: 1649-53 http://journal.publications.chestnet.org/pdfaccess.ashx?ResourceID=2090985&PDFSource=13 [0084]
  • Gentile, M. A. Cycling of the Mechanical Ventilator Breath, Respir Care 2011, 56(1): 52–57 http://services.aarc.org/source/DownloadDocument/Downloaddocs/01.11.0052.PDF [0084] Gentile, MA Cycling of the Mechanical Ventilator Breath, Respir Care 2011, 56 (1): 52-57 http://services.aarc.org/source/DownloadDocument/Downloaddocs/01.11.0052.PDF [0084]
  • Dimitrov, G. V., Arabadzhiev, T. I., Mileva, K. N., Bowtell, J. L., Crichton, N. & Dimitrova, N. A., Muscle fatigue during dynamic contractions assessed by new spectral indices Medicine & Science in Sports & Exercise, 2006, 11, 1971–1979 [0085] Dimitrov, GV, Arabadzhiev, TI, Mileva, KN, Bowtell, JL, Crichton, N. & Dimitrova, NA, Muscle fatigue during dynamic contractions assessed by new spectral indexes Medicine & Science in Sports & Exercise, 2006, 11, 1971-1979 [0085]
  • Sinderby, C., Lindström, L. & Grassino, A. E., „Automatic assessment of electromyogram quality”, J. Appl. Physiol., 1995, 79, 1803–1815 [0091] Sinderby, C., Lindström, L. & Grassino, AE, "Automatic assessment of electromyogram quality", J. Appl. Physiol., 1995, 79, 1803-1815 [0091]
  • Xie, H. -B., Guo, J. -Y. & Zheng, Y. -P. ”Fuzzy approximate entropy analysis of chaotic and natural complex systems: detecting muscle fatigue using electromyography signals”, Ann. Biomed. Eng., Springer, 2010, 38, 1483–1496 [0092] Xie, H. -B., Guo, J.-Y. & Zheng, Y. -P. "Fuzzy approximate entropy analysis of chaotic and natural complex systems: detecting muscle fatigue using electromyography signals", Ann. Biomed. Eng., Springer, 2010, 38, 1483-1496. [0092]

Claims (19)

Vorrichtung (10) zur Beatmung eines Patienten (20), mit einer Erfassungseinrichtung (12) zur Erfassung eines elektromyographischen Signals des Patienten und eines pneumatischen Signals; einer Beatmungseinrichtung (14); und einer Kontrolleinrichtung (16) zur Kontrolle der Erfassungseinrichtung (12) und der Beatmungseinrichtung (14), wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um basierend auf dem elektromyographischen Signal eine Information über einen frequenzbasierten Fatigueindex und/oder eine Information über einen entropiebasierten Fatigueindex zu bestimmen, wobei die Kontrolleinrichtung (16) ferner ausgebildet ist, um eine Information über einen aktuellen Fatigueindex des Patienten (20) basierend auf der Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und/oder der Information über den entropiebasierten Fatigueindex in Abhängigkeit des pneumatischen Signals zu bestimmen, und wobei die Kontrolleinrichtung (16) ferner ausgebildet ist, die Beatmungseinrichtung (14) in Abhängigkeit des aktuellen Fatigueindex einzustellen.Contraption ( 10 ) for the ventilation of a patient ( 20 ), with a detection device ( 12 ) for detecting an electromyographic signal of the patient and a pneumatic signal; a ventilation device ( 14 ); and a control device ( 16 ) for controlling the detection device ( 12 ) and the ventilation device ( 14 ), the control device ( 16 ) is designed to determine based on the electromyographic signal information about a frequency-based fatigue index and / or an information on an entropy-based fatigue index, wherein the control device ( 16 ) is further adapted to provide information about a current fatigue index of the patient ( 20 ) based on the information on the frequency-based fatigue index and / or the information on the entropy-based fatigue index as a function of the pneumatic signal, and wherein the control device ( 16 ) is further configured, the ventilation device ( 14 ) depending on the current fatigue index. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Kontrolleinrichtung (16) ferner ausgebildet ist, eine Differenz zwischen einer Information über einen auf den Patienten (20) abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex und der Information über den aktuellen Fatigueindex mittels der Beatmungseinrichtung (14) über den Patienten (20) auszuregeln.Device according to claim 1, wherein the control device ( 16 ) is further adapted to detect a difference between information about one of the patients ( 20 ) and the information about the current fatigue index by means of the ventilation device ( 14 ) about the patient ( 20 ) to correct. Vorrichtung (10) gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Erfassungseinrichtung (12) ein Sensorelement umfasst, das zur invasiven oder oberflächlichen Erfassung des elektromyographischen Signals an der äußeren Hautoberfläche oder mittels der äußeren Hautoberfläche des Patienten (20) ausgebildet ist.Contraption ( 10 ) according to one of the preceding claims, wherein the detection device ( 12 ) comprises a sensor element for the invasive or superficial detection of the electromyographic signal on the outer skin surface or by means of the outer skin surface of the patient ( 20 ) is trained. Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 3, wobei das elektromyographische Signal ein differentielles oberflächenerfasstes Signal ist, das eine Information über eine respiratorische Aktivität zumindest eines Atemmuskels des Patienten umfasst.Contraption ( 10 ) according to claim 3, wherein the electromyographic signal is a differential surface detected signal comprising information about a respiratory activity of at least one respiratory muscle of the patient. Vorrichtung (10) gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Erfassungseinrichtung (12) ausgebildet ist, um das pneumatische Signal als ein für den menschlichen Atemzyklus typisches Atemsignal des Patienten (20) zu erfassen.Contraption ( 10 ) according to one of the preceding claims, wherein the detection device ( 12 ) is designed to detect the pneumatic signal as a human respiratory cycle typical respiratory signal of the patient ( 20 ) capture. Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 5, wobei die Erfassungseinrichtung (12) ausgebildet ist, um das pneumatische Signal als Drucksignal oder als Volumenstromsignal an dem Patienten (26) zu erfassen.Contraption ( 10 ) according to claim 5, wherein the detection device ( 12 ) is adapted to the pneumatic signal as a pressure signal or as a volume flow signal to the patient ( 26 ) capture. Vorrichtung (10) gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Erfassungseinrichtung (12) ausgebildet ist, um das pneumatische Signal als exspiratorisches und/oder inspiratorisches Atemsignal des Patienten (20) zu erfassen.Contraption ( 10 ) according to one of the preceding claims, wherein the detection device ( 12 ) is adapted to the pneumatic signal as expiratory and / or inspiratory breathing signal of the patient ( 20 ) capture. Vorrichtung (10) gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, die ferner eine Schnittstelle (18) zum Erhalten der Information über den auf den Patienten (20) abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex umfasst, und wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um die Information über den vorgegebenen Fatigueindex über die Schnittstelle (18) von einem Benutzer der Vorrichtung (20) zu erhalten.Contraption ( 10 ) according to any one of the preceding claims, further comprising an interface ( 18 ) for obtaining the information about the patient ( 20 ), and whereby the control body ( 16 ) is adapted to transmit the information about the given fatigue index via the interface ( 18 ) by a user of the device ( 20 ) to obtain. Vorrichtung (10) gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um die Information über den frequenzbasierten Fatigueindex basierend auf einer Spektralschätzung und einer Quantifizierung einer Frequenzkompression des elektromyographischen Signals zu bestimmen.Contraption ( 10 ) according to one of the preceding claims, wherein the control device ( 16 ) is adapted to determine the frequency-based fatigue index information based on spectral estimation and quantification of frequency compression of the electromyographic signal. Vorrichtung (10) gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um die Information über den entropiebasierten Fatigueindex basierend auf einer Signalentropie des elektromyographischen Signals zu bestimmen.Contraption ( 10 ) according to one of the preceding claims, wherein the control device ( 16 ) is configured to determine the information about the entropy-based fatigue index based on a signal entropy of the electromyographic signal. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um basierend auf dem elektromyographischen Signal eine Herzsignalkomponente zu detektieren, und um in dem elektromyographischen Signal einen Einfluss der Herzsignalkomponente zu reduzieren oder auszublenden, um ein Zwischensignal zu erhalten.Device according to one of the preceding claims, wherein the control device ( 16 ) is configured to detect a cardiac signal component based on the electromyographic signal, and to reduce or suppress an influence of the cardiac signal component in the electromyographic signal to obtain an intermediate signal. Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 11, wobei das Zwischensignal ein zweites Zwischensignal ist, und wobei die Kontrolleinrichtung (16) ferner ausgebildet ist, um einen Gleichanteil in dem elektromyographischen Signal zu reduzieren, um ein erstes Zwischensignal zur Weiterverarbeitung zu erhalten, und wobei die Kontrolleinrichtung (16) ferner ausgebildet ist, um mittels des ersten Zwischensignals die Herzsignalkomponente zu detektieren.Contraption ( 10 ) according to claim 11, wherein the intermediate signal is a second intermediate signal, and wherein the control device ( 16 ) is further configured to reduce a DC component in the electromyographic signal to obtain a first intermediate signal for further processing, and wherein the control device ( 16 ) is further configured to detect the heart signal component by means of the first intermediate signal. Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 12, wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um als Hüllkurve des zweiten Zwischensignals ein Leistungssignal zu bestimmen und um in dem Leistungssignal Anteile der Herzsignalkomponente auszublenden und zu interpolieren.Contraption ( 10 ) according to claim 12, wherein the control device ( 16 ) is designed to determine a power signal as an envelope of the second intermediate signal and to hide and interpolate portions of the cardiac signal component in the power signal. Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 13, wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um basierend auf dem pneumatischen Signal Information über inspiratorische und exspiratorische Phasen zu bestimmen, um aus dem pneumatischen Signal in einer inspiratorischen Phase eine Information über eine inspiratorische Muskelaktivität des Patienten (20) zu bestimmen und den frequenzbasierten und/oder den entropiebasierten Fatigueindex im Wesentlichen für jene Phase zu bestimmen, welche als Phase inspiratorischer Muskelaktivität des Patienten (20) bestimmt wird.Contraption ( 10 ) according to claim 13, wherein the control device ( 16 ) is configured to receive information based on the pneumatic signal determine inspiratory and expiratory phases to obtain information about an inspiratory muscle activity of the patient from the pneumatic signal in an inspiratory phase ( 20 ) and to determine the frequency-based and / or the entropy-based fatigue index essentially for the phase which is the phase of inspiratory muscle activity of the patient ( 20 ) is determined. Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 14, wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um wenigstens zwei oder mehr der folgenden Qualitätsmaße zu bestimmen, – ein Qualitätsmaß für die Herzsignalkomponente, das angibt zu welchem Grad das Leistungssignal während einer inspiratorischen Phase durch Herzsignalreste beeinflusst ist, – ein Qualitätsmaß über das pneumatische Signal, das angibt, zu welchem Grad in dem elektromyographischen Signal Information über einen Fatigue zu erwarten ist, – ein Qualitätsmaß für die Hüllkurve, das angibt zu welchem Grad eine Muskelaktivität des Patienten (20) während einer inspiratorischen Phase vorliegt, – ein Qualitätsmaß für den frequenzbasierten Fatigueindex, das einen Grad der Zuverlässigkeit des frequenzbasierten Fatigueindex angibt, und – ein Qualitätsmaß für den entropiebasierten Fatigueindex, das einen Grad der Zuverlässigkeit des entropiebasierten Fatigueindex angibt.Contraption ( 10 ) according to claim 14, wherein the control device ( 16 ) is configured to determine at least two or more of the following quality measures: a quality measure of the cardiac signal component indicating the degree to which the power signal is affected by cardiac arrest during an inspiratory phase, a quality measure of the pneumatic signal indicative of which degree of fatigue information is to be expected in the electromyographic signal, an envelope quality measure indicating the degree of muscle activity of the patient ( 20 ) during an inspiratory phase, - a quality measure for the frequency-based fatigue index, which indicates a degree of reliability of the frequency-based fatigue index, and - a quality measure for the entropy-based fatigue index, which indicates a degree of reliability of the entropy-based fatigue index. Vorrichtung (10) gemäß Anspruch 15, wobei die Kontrolleinrichtung (16) ausgebildet ist, um basierend auf wenigstens zwei der Qualitätsmaße eine Kombination des frequenzbasierten Fatigueindex und des entropiebasierten Fatigueindex derart durchzuführen, dass ein höheres Qualitätsmaß eine höhere. relative Gewichtung bei der Kombination bedingt.Contraption ( 10 ) according to claim 15, wherein the control device ( 16 ) is adapted to perform a combination of the frequency-based fatigue index and the entropy-based fatigue index based on at least two of the quality measures so that a higher quality measure is higher. relative weighting in the combination conditionally. Verfahren zur Beatmung eines Patienten (20), mit Erfassen (22) eines elektromyographischen Signals des Patienten und eines pneumatischen Signals; Bestimmen (24) einer Information über einen frequenzbasierten Fatigueindex basierend auf dem elektromyographischen Signal; und/oder Bestimmen (26) einer Information über einen entropiebasierten Fatigueindex basierend auf dem elektromyographischen Signal; Bestimmen (28) einer Information über einen aktuellen Fatigueindex des Patienten basierend auf der Information über den frequenzbasierten Fatigueindex und/oder der Information über den entropiebasierten Fatigueindex; und Einstellen (30) der Beatmung des Patienten (20) in Abhängigkeit des aktuellen Fatigueindex.Method for ventilating a patient ( 20 ), with capture ( 22 ) an electromyographic signal of the patient and a pneumatic signal; Determine ( 24 ) information about a frequency-based fatigue index based on the electromyographic signal; and / or determining ( 26 ) information about an entropy-based fatigue index based on the electromyographic signal; Determine ( 28 ) information about a patient's current fatigue index based on the frequency-based fatigue index information and / or the entropy-based fatigue index information; and setting ( 30 ) of the patient's ventilation ( 20 ) depending on the current fatigue index. Verfahren gemäß Anspruch 17, wobei das Einstellen (30) ein Ausregeln einer Differenz zwischen einer Information über einen auf den Patienten abgestimmten vorgegebenen Fatigueindex und der Information über den aktuellen Fatigueindex über die Beatmung umfasst.Method according to claim 17, wherein said setting ( 30 ) comprises balancing a difference between information about a given patient-specified fatigue index and information about the current fatigue index about ventilation. Programm mit einem Programmcode zur Durchführung zumindest eines der Verfahren gemäß einem der Ansprüche 17 oder 18, wenn der Programmcode auf einem Computer, einem Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente ausgeführt wird.Program comprising a program code for carrying out at least one of the methods according to one of claims 17 or 18, when the program code is executed on a computer, a processor or a programmable hardware component.
DE102015011390.9A 2015-09-04 2015-09-04 Apparatus, method and computer program for ventilating a patient Pending DE102015011390A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102015011390.9A DE102015011390A1 (en) 2015-09-04 2015-09-04 Apparatus, method and computer program for ventilating a patient

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102015011390.9A DE102015011390A1 (en) 2015-09-04 2015-09-04 Apparatus, method and computer program for ventilating a patient

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102015011390A1 true DE102015011390A1 (en) 2017-03-09

Family

ID=58055329

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102015011390.9A Pending DE102015011390A1 (en) 2015-09-04 2015-09-04 Apparatus, method and computer program for ventilating a patient

Country Status (1)

Country Link
DE (1) DE102015011390A1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020188069A1 (en) 2019-03-20 2020-09-24 Drägerwerk AG & Co. KGaA Apparatus, method, and computer program for influencing the respiration of a person
DE102022101845A1 (en) 2021-06-18 2022-12-22 Drägerwerk AG & Co. KGaA Ventilation device, method, computer program and device for determining a measure of an intrinsic end-expiratory pressure
EP4245340A1 (en) * 2022-03-15 2023-09-20 GE Precision Healthcare LLC System and method for personalization and real time adaptation of spontaneous breath onset detection

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080121231A1 (en) * 2004-02-18 2008-05-29 Christer Sinderby Method and Device Using Myoelectrical Activity for Optimizing a Patient's Ventilatory Assist
US20140123979A1 (en) 2012-11-08 2014-05-08 Covidien Lp Systems and methods for monitoring, managing, and preventing fatigue during ventilation

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080121231A1 (en) * 2004-02-18 2008-05-29 Christer Sinderby Method and Device Using Myoelectrical Activity for Optimizing a Patient's Ventilatory Assist
US8256419B2 (en) 2004-02-18 2012-09-04 Maquet Critical Care Ab Method and device using myoelectrical activity for optimizing a patient's ventilatory assist
US20140123979A1 (en) 2012-11-08 2014-05-08 Covidien Lp Systems and methods for monitoring, managing, and preventing fatigue during ventilation

Non-Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Dimitrov, G. V., Arabadzhiev, T. I., Mileva, K. N., Bowtell, J. L., Crichton, N. & Dimitrova, N. A., Muscle fatigue during dynamic contractions assessed by new spectral indices Medicine & Science in Sports & Exercise, 2006, 11, 1971–1979
E. J. W. Maarsingh, L. A. van Eykern, A. B. Sprikkelman, M. O. Hoekstra and W. M. C. van Aalderen, J Appl Physiol, "Respiratory muscle activity measured with a noninvasive EMG technique: technical aspects and reproducibility", 88: 1955–1961, 2000
Gentile, M. A. Cycling of the Mechanical Ventilator Breath, Respir Care 2011, 56(1): 52–57 http://services.aarc.org/source/DownloadDocument/Downloaddocs/01.11.0052.PDF
Maarsingh et al.
Merletti, R. & Parker, P. A. (Eds.) Electromyography: physiology, engineering, and noninvasive applications Wiley-Interscience [u. a.], 2004, XXII, 494 S
Miriam Gonzalez-Izal et al.
Miriam Gonzalez-Izal, Armando Malanda, Esteban Gorostiaga, and Mikel Izquierdo, "Electromyographic models to assess muscle fatigue", J Electromyogr Kinesiol, 22(4): 501–512, August 2012
Pan Tompkins Algorithmus, cf. Pan, Jiapu, Tompkins, Willis J., "A Real-Time QRS Detection Algorithm," Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, vol. BME-32, no. 3, pp. 230, 236, March 1985
Robert Goulet, R.; Hees, D.; Kacmarek, R. M. Pressure vs Flow Triggering During Pressure Support Ventilation, CHEST 1997; 111: 1649–53 http://journal.publications.chestnet.org/pdfaccess.ashx?ResourceID=2090985&PDFSource=13
Sinderby, C., Lindström, L. & Grassino, A. E., „Automatic assessment of electromyogram quality", J. Appl. Physiol., 1995, 79, 1803–1815
Xie, H. -B., Guo, J. -Y. & Zheng, Y. -P. "Fuzzy approximate entropy analysis of chaotic and natural complex systems: detecting muscle fatigue using electromyography signals", Ann. Biomed. Eng., Springer, 2010, 38, 1483–1496

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020188069A1 (en) 2019-03-20 2020-09-24 Drägerwerk AG & Co. KGaA Apparatus, method, and computer program for influencing the respiration of a person
DE102019001926A1 (en) * 2019-03-20 2020-09-24 Drägerwerk AG & Co. KGaA Device, method and computer program for influencing the breathing of a person
DE102022101845A1 (en) 2021-06-18 2022-12-22 Drägerwerk AG & Co. KGaA Ventilation device, method, computer program and device for determining a measure of an intrinsic end-expiratory pressure
DE102022101848A1 (en) 2021-06-18 2022-12-22 Drägerwerk AG & Co. KGaA Device, method and computer program for determining a patient proportion
EP4245340A1 (en) * 2022-03-15 2023-09-20 GE Precision Healthcare LLC System and method for personalization and real time adaptation of spontaneous breath onset detection

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102007062214B3 (en) Method for automatically controlling a respiratory system and associated ventilator
EP3324842B1 (en) Device and method for assessing the level of consciousness, pain and nociception during wakefulness, sedation and general anaesthesia
DE69731899T2 (en) DEVICE FOR OPTIMIZING THE CONTINUOUS POSITIVE AIRWAY PRESSURE FOR TREATING THE RESISTANCE OF BREATHING IN THE SLEEP AT A MOVED AIRWAY
DE69533708T2 (en) System for the optimization of the continuous, positive airway pressure for the treatment of respiratory arrest during sleep with displaced airways
EP2961315B2 (en) System for automated adjustment of a pressure specified by a breathing device
DE102012003509B4 (en) Respiratory system
EP3725222B1 (en) System and ventilator for real-time determination of local stress of a lung during artificial respiration
EP3862040B1 (en) Breathing apparatus for artificial respiration of a patient
DE102014018107A1 (en) Apparatus for processing tomographic data for displaying a course of therapy
WO2019001849A1 (en) Device and method for processing and visualizing data relating to cardiac and pulmonary circulation, obtained by means of an electrical impedance tomography device (eit)
DE102010055253B4 (en) Automatically controlled ventilator
EP2265179B1 (en) Apparatus and method for assessing the stress on the circulation of a person during assisted breathing
WO2020188069A1 (en) Apparatus, method, and computer program for influencing the respiration of a person
WO2021063601A1 (en) Method and device for determining a respiratory and/or cardiogenic signal
DE102015011390A1 (en) Apparatus, method and computer program for ventilating a patient
EP3964253B1 (en) Computer program and device for automatically determining the target frequency of a breathing apparatus
DE102022101845A1 (en) Ventilation device, method, computer program and device for determining a measure of an intrinsic end-expiratory pressure
EP3803896B1 (en) Medical analyser for evaluating the anaesthesia capacity of a patient
LU102031B1 (en) Method and device for automatically determining the target frequency of a ventilator
DE102020129899A1 (en) Medical system for determining a cardiac output-dependent parameter
CH719307A2 (en) Method and system with a measuring device and an analysis device for processing data.
DE102014119374B4 (en) ventilation system
EP4437947A1 (en) Device and method for non-invasive determination of a closure pressure in the lung of a patient
DE102011085399A1 (en) Method for recording magnetic resonance image data using a respiratory device
DE10123060A1 (en) Computer controlled device for identifying and classifying respiratory behavior due to breathing irregularities when asleep employs integrated monitoring unit

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R016 Response to examination communication