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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Diagnosesystem und ein Verfahren zu einer automatischen Erkennung eines Phänotyps eines Patienten mit obstruktiver Schlafapnoe (OSA).
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Die obstruktive Schlafapnoe ist eine Erkrankung eines Patienten, die durch wiederkehrende Atemstillstände oder Minderatmungen im Schlaf charakterisiert ist. Ursache dafür ist ein Verschluss eines oberen Atemwegs, und dabei insbesondere des Bereichs zwischen Nase und Kehlkopf. Seit Erfindung der „Continuous Positive Airway Pressure“ (CPAP)-Therapie im Jahr 1980 besteht eine Behandlung dieser Erkrankung in erster Linie aus einer Überdruckbeatmung. Ein dabei kontinuierlich applizierter Beatmungsüberdruck verhindert ein Zusammenfallen des oberen Atemwegs während des Schlafs, so wie eine aufblasbare Tennishalle durch einen positiven Druck im Inneren der Tennishalle stabilisiert wird und nicht kollabiert, solange dieser aufrecht erhalten wird.
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Für einen Kollaps der oberen Atemwege können bei OSA-Patienten folgende Ursachen und somit Phänotypen vorliegen:
- 1.) Ein schmaler oder leicht kollabierender oberer Atemweg als einer beeinträchtigten Anatomie ist eine häufigste Ursache der OSA. Ein anatomischer Beitrag zur OSA variiert jedoch zwischen den OSA-Patienten erheblich und es gibt sogar Patienten (ca. 20%) bei denen sich eine Kollaps-Neigung nicht von Menschen ohne OSA unterscheidet.
- 2.) Eine weitere wichtige Ursache ist eine gestörte Muskelkontrolle und -funktion einer Öffner-Muskulatur des oberen Atemwegs im Schlaf. Bei manchen OSA-Patienten erfolgt dabei ein Anspannen dieser Muskeln zu spät und zu schwach, um den Kollaps zu vermeiden.
- 3. Eine erhöhte Neigung zu einem Erwachen während einer Phase einer Verengung der Atemwege kann ebenfalls Ursache eines gestörten Schlafs sein. Einerseits schützt uns eine Weckreaktion vor einem Ersticken im Schlaf, anderseits kann der Körper Atemstörungen zu einem großen Teil auch selbst beheben. Wenn es jedoch bei einer kleinsten Veränderung der Atmung schon zur Weckreaktion kommt, ist dieser Mechanismus ohne Funktion.
- 4.) Als eine weitere Ursache wurde eine Instabilität einer Atemkontrolle als Auslöser von Atemstillständen identifiziert. Normalerweise sorgen eine Verstärkung und eine Dämpfung in einem komplizierten Regelkreis der Atmung dafür, dass diese sich nicht aufschwingt und auf Störungen adäquat reagieren kann. Bei OSA-Patienten können die Verstärkung und Dämpfung auch nicht mehr gut aufeinander abgestimmt sein, so dass es zu einem Aufschaukeln der Atmung und konsekutiven Atemstillständen kommt.
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Für die Wirkungsweise der CPAP-Therapie ist es unerheblich, warum es zum Kollaps kommt, da der Beatmungsüberdruck unabhängig vom Phänotyp den Atemweg erfolgreich stabilisiert. Leider gibt es eine große Anzahl von OSA-Patienten, die die CPAP-Therapie auf Grund von Nebenwirkungen wie Hautreizungen, Platzangst unter der Maske, Undichtigkeiten etc., nicht nutzen können oder wollen. Für solche OSA-Patienten existieren Zweitlinientherapien wie chirurgische Erweiterungen des Atemwegs, Stabilisierungsoperationen, Zungenschrittmacher oder medikamentöse Therapien. Zu einer optimalen und individualisierten Therapie ist der Phänotyp des OSA-Patienten hier jedoch im Gegensatz zur CPAP-Therapie von immenser Bedeutung. Ein Patient mit zu engem Atemweg profitiert z.B. am meisten von einer chirurgischen Erweiterung, ein Patient mit einer gestörten Muskelkontrolle von einem Schrittmacher, um Beispiele zu nennen.
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Eckert DJ.: Phenotypic approaches to obstructive sleep apnoea - New pathways for targeted therapy, Sleep Medicine Review (2016), http://dx.doi.org/10.1016/j.smrv.2016.12.003 offenbart dabei Verfahren zur Erkennung von Ursachen einer OSA bei OSA-Patienten. Der Artikel macht eine Vielfältigkeit von Einflüssen bei einer Diagnose und einer Phänotypisierung deutlich.
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Eine Phänotypisierung als ein Erkennen der Ursachen der OSA, ist bisher nur in wenigen spezialisierten Schlaflaboren möglich. Hierbei werden, um künstliche Reaktionen des Körpers zu provozieren, der CPAP-Beatmungsdruck kurzfristig und deutlich abgesenkt und dabei die Reaktionen als Patientenschlafparameter und Antwort des OSA-Patienten dokumentiert. Aus den so gewonnenen Patientenschlafparametern wird in einem weiteren Schritt eine Hypothese für den Phänotyp konstruiert, die dann im Laufe einer Nacht bestätigt oder verworfen wird. Die Prozedur zur Phänotypisierung ist sehr aufwendig, mühselig und kostspielig und ergibt eine Vielzahl an Messwerten und Patientenschlafparametern. Eine Auswertung setzt zudem sehr viel Erfahrung des diagnostizierenden Arztes voraus und ist von vielen Parametern abhängig.
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Die Aufgabe der Erfindung, um die Nachteile aus dem Stand der Technik zu beseitigen, besteht in der Bereitstellung eines möglichst einfach bedienbaren und an einen Patienten mit obstruktiver Schlafapnoe (OSA) applizierbaren Diagnosesystems für eine Phänotypisierung des Patienten.
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Die vorstehende Aufgabe wird von einer Vorrichtung gemäß den Merkmalen des unabhängigen Anspruchs 1 und einem Verfahren gemäß den Merkmalen des unabhängigen Anspruchs 7 gelöst. Weitere vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind in den jeweiligen abhängigen Ansprüchen angegeben.
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Erfindungsgemäß wird ein Diagnosesystem zu einer automatisierten Bestimmung eines Patiententyps aus einer Anzahl Patiententypen mit jeweils unterschiedlichen Ursachen und Schweren für eine obstruktive Schlafapnoe zur Verfügung gestellt, das Folgendes umfasst:
- a) ein Beatmungsgerät, das einen Beatmungsdruck für eine Atemmaske für den Patienten erzeugt und dabei auch einen Atem-Flow bestimmt;
- b) ein EMG-Messsystem mit EMG-Elektroden, das vom Patienten an einer Ableitstelle ein EMG-Rohsignal ableitet und daraus mindestens ein EMG-Signal erzeugt, das ein Maß für eine Muskelaktivität unter der Ableitstelle ist;
- c) ein Aktigraphie-Verstärker mit Bewegungssensoren, der ausgebildet ist, Muskelbewegungen des Patienten zu detektieren und ein Aktigraphie-Signal daraus zu erzeugen;
- d) wobei das Beatmungsgerät ausgebildet ist, entsprechend angesteuert sowohl einen positiven als auch einen negativen Beatmungsdruck zu erzeugen;
- e) ein mikroprozessorbasiertes Steuerungssystem, das den Flow, das EMG-Signal und das Aktigraphie-Signal empfängt, durch einen Schlafdetektor daraus einen Schlafzustand des Patienten bestimmt, gemäß Ablaufprogrammen das Beatmungsgerät ansteuert und dabei eine Reihe von Patientenschlafparametern bestimmt;
- f) wobei ein erstes Ablaufprogramm den Flow in einem Wachzustand des Patienten abspeichert und danach in einem vorbestimmten Schlafzustand durch eine Steuerung des Beatmungsdrucks als einem Normalbeatmungsdruck und Patientenschlafparameter so regelt, dass sich der Flow beim Patienten wie im Wachzustand einstellt;
- g) wobei ein zweites Ablaufprogramm den Beatmungsdruck vom Normalbeatmungsdruck aus sprunghaft absenkt und wieder anhebt und dabei als Patientenschlafparameter eine Funktionskurve zwischen dem Flow in Abhängigkeit vom Beatmungsdruck und einen kritischen Beatmungsdruck bestimmt;
- h) wobei ein drittes Ablaufprogramm den Beatmungsdruck vom Normalbeatmungsdruck schrittweise absenkt und dabei als Patientenschlafparameter jeweils ein EMG-Signalanstieg als einer dazugehörigen Muskelantwort und möglicherweise ein auftretendes Arousal-Signal oder eine Arousal-Schwelle bestimmt;
- i) wobei ein viertes Ablaufprogramm den Beatmungsdruck vom Normalbeatmungsdruck sprunghaft absenkt und dabei als Patientenschlafparameter den Flow als eine respiratorische Antwort mit Verzögerungszeit und Amplitudenüberschwingen bestimmt;
- j) einen mikroprozessorbasierten Klassifikator, der mit einer Wissensdatenbank in Verbindung steht und ausgebildet ist, anhand der zuvor bestimmten Patientenschlafparameter basierend auf der Wissensdatenbank eine Klassifikation des dafür wahrscheinlichsten Patiententyps mit Angabe einer Wahrscheinlichkeit oder eines Korrelationswertes vorzunehmen.
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Indem das Beatmungsgerät abgesehen von dem positiven auch den negativen Beatmungsdruck erzeugen kann, wird eine Bestimmung von mehreren Parametern erst möglich sowie die Genauigkeit der Bestimmung des kritischen Beatmungsdrucks und bei manchen Patienten auch der Arousal-Schwelle und/oder der Muskelantwort in einem Bereich des negativen Beatmungsdrucks deutlich verbessert. Das Beatmungsgerät könnte hierzu beispielsweise ein Axialventilator mit Drehrichtungsumkehr anstelle eines geläufigen Radialventilators aufweisen.
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Besonders vorteilhaft ist eine vollautomatische Diagnose, bei der das Steuerungssystem den Flow, das EMG-Signal und Aktigraphie-Signal durch Detektoren auswertet und das Beatmungsgerät entsprechend den verschiedenen Ablaufprogrammen ansteuert. Dadurch lassen sich die Patientenschlafparameter bei Nacht vollautomatisiert bestimmen, ohne dass ein Arzt bei Nacht an der Seite des Patienten lange und dabei stets aufmerksam Geräte- und Patientenparameter im Auge zu behalten hat und dabei dann auch noch schnell reagieren muss, um einen Wachzustand des Patienten und lange zusätzliche Zeiten für ein erneutes Einschlafen und Messen zu vermeiden. So wird schnell deutlich, dass das hierin vorgestellte Diagnosesystem eine Phänotypisierung des Patienten mit obstruktiver Schlafapnoe (OSA) bevorzugt in einen der wahrscheinlichsten Phänotypen von OSA-Patiententypen sehr vereinfacht, Zeit und Kosten drastisch senkt und eine entsprechende Diagnose einer weitaus größeren Anzahl von OSA-Patienten ermöglicht.
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Dabei ermöglichen das mikroprozessorbasierte Steuerungssystem in Verbindung mit den Ablaufprogramme eine bevorzugt vollautomatische Bestimmung der Patientenschlafparameter, wobei ein jeweiliges Ablaufprogramm die Bestimmung eines oder mehrerer der Patientenschlafparameter repetitiv mit dabei jeweils leicht veränderten Beatmungsparametern solange vorzunehmen kann, bis der jeweilige Patientenschlafparameter korrekt bestimmt ist. Wenn beispielsweise bei der Bestimmung des kritischen Beatmungsdrucks ein Arousal-Signal durch eine EMG- oder Aktigraphie-Aktivität auftritt, sind zuletzt aufgenommene Daten zu verwerfen und ist eine weitere Messwertbestimmung so lange aufzuschieben, bis sich der Patient wieder im vorbestimmten Schlafzustand befindet. Auf diese Weise können die Patientenschlafparameter nicht nur wesentlich einfacher und bequemer, sondern auch präziser bestimmt werden als mit den bisherigen Verfahren. Das Gleiche gilt beispielsweise auch für eine Bestimmung der Muskelantwort, bei der kein Arousal-Signal aufgetreten sein darf, wobei bei einem Auftreten des Arousal-Signals der Bestimmungsprozess ebenso abgebrochen und nach Wiedererreichen des vorbestimmten Schlafzustands erneut gestartet werden muss. Bevorzugt können ein oder mehrere Programmabläufe bevorzugt so ausgebildet sein, dass eine erste Bestimmung eines jeweiligen Patientenschlafparameters mit einer ersten Auflösung erfolgt, worauf eine nachfolgende Bestimmung des jeweiligen Patientenschlafparameters mit einer anderen Auflösung erfolgt, die größer oder genauer ist als die erste Auflösung.
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Das oben beschriebene Diagnosesystem erlaubt durch die automatischen Ablaufprogramme eine reproduzierbarere Bestimmung der Patientenschlafparameter, indem die Prozessabläufe abgesehen von Patienteneinflüssen bevorzugt gleichbleiben und vorbestimmt konsekutiv automatisiert ablaufen. Dadurch werden Messergebnisse wie die bestimmten Patientenschlafparameter reproduzierbarer bestimmbar. Gleichzeitig werden der behandelnde Arzt und das medizinische Personal in hohem Maße entlastet. Ein wichtiger Vorteil des erfindungsgemäßen Diagnosesystems ist es auch, dass ein mögliches Arousal-Signal von einer Maschine weitaus schneller erkannt werden kann als von einem Arzt, dessen Konzentration im Laufe einer Nacht zwangsläufig nachlässt. Durch eine entsprechend schnellere Erkennung des Arousal-Signals wird auch ein Gegensteuern zu einem Aufwachen des Patienten besser ermöglicht, wie beispielsweise durch eine Anhebung des Beatmungsdrucks oder eine vermehrte Sauerstoffzufuhr. Durch das schnelle Gegensteuern durch den jeweiligen Programmablauf wird es ermöglicht, dass der Patient bei einer Beatmungsstörung in weniger hohem Maße erwacht als ohne das schnelle Gegensteuern.
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Das Arousal-Signal wird dabei bevorzugt aus mindestens einer EMG-Ableitung und/oder aus Bewegungssignalen des Patienten gemessen und detektiert. Beispielsweise detektiert ein entsprechender Arousal-Signaldetektor das Arousal-Signal durch einen Anstieg des EMG-Signals oder durch einen Anstieg von Bewegungssignalen. EMG-Signale werden dabei bevorzugt durch Oberflächenelektroden im Kinn und Zungenbereich abgeleitet. Bekannt sind dazu beispielsweise eine Ableitung am Musculus Genioglossus. In der Literatur sind auch Ableitungen am Musculus Tensor Veli Palatini bekannt, die aber durch nicht gerade patientenfreundliche Nadelelektroden vorgenommen werden. Auch sind EMG-Signalableitungen im Bereich der Augen oder im Gesicht denkbar, die Muskelaktivitäten aufzeigen und dabei als Eingangssignale für den Arousal-Signaldetektor und einen Detektor zur Detektion des Schlafzustands sein können. Bevorzugt berücksichtigt der Detektor zur Detektion des Schlafzustands auch das Aktigraphie-Signal und/oder ein EKG-Signal und/oder ein Pulswellensignal mit einer Pulswellenanalyse, um daraus den Schlafzustand zu bestimmen. Das Pulswellensignal kann dabei von einem Blutdruck-Signal, einem nichtinvasiven Blutdrucksignal, einem SpO2-Sensor-Signal und/oder einem anderen optischen oder taktilen Sensor stammen, wie auch im Stand der Technik bekannt ist. Solches ist im Stand der Technik bekannt, worauf die entsprechenden Detektoren für den Schlafzustand und das Arousal-Signal ausgebildet sein können, solche Signale für die Detektion auszuwerten.
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Ein weiterer Vorteil besteht auch in der automatisierten Klassifikation des OSA-Patienten in den entsprechenden Patiententyp in Verbindung mit der Wissensdatenbank. Dadurch wird eine Phänotypisierung der OSA-Patienten und deren Patientenschlafparameter auch weniger erfahrenen Ärzten ermöglicht, sie durchzuführen, und es kann darüber hinaus noch eine Qualität der Klassifizierung gesteigert werden.
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Zur Klarheit kann unter dem Wortlaut „Angabe der Wahrscheinlichkeit“ oder dem „Korrelationswert“ kann auch eine Gruppierung oder Unterscheidung in mindestens zwei unterschiedliche Klassen mit dazugehörigen jeweiligen Wahrscheinlichkeiten verstanden werden. Beispielsweise könnten zu vorbestimmten Patientenschlafparametern ein erster Phänotyp oder eine Klasse mit einer ersten Farbe und ein zweiter Phänotyp oder eine zweite Klasse mit einer anderen Farbe gekennzeichnet sein, um beispielsweise eine jeweilige wahrscheinlichste Zuordnung farblich zu kennzeichnen.
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Bevorzugt ist der mikroprozessorbasierte Klassifikator ausgebildet, aus den Patientenschlafparametern mindestens drei Patiententypen mit der jeweiligen Wahrscheinlichkeit oder dem jeweiligen Korrelationswert zu bestimmen und anzugeben. So könnte beispielsweise eine Zuordnungswahrscheinlichkeit zu drei oder mehr Patiententypen bestimmt und ausgegeben werden. Eine jeweilige Ausgabe oder Anzeige des Patiententyps kann beispielsweise durch einen Bildschirm oder andere Informationsausgabemittel, die im Stand der Technik bekannt sind, vorgenommen werden.
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Bevorzugt ist der mikroprozessorbasierte Klassifikator mit einem Lernalgorithmus ausgebildet, der die Wissensdatenbank nach einer Zuordnung der zuvor bestimmten Patientenschlafparametern zu einem Patiententyp durch eine Bedienereingabe so verändert, dass danach die Klassifikation des dabei eingegebenen Patiententyps zu den Patientenschlafparametern eine höhere Wahrscheinlichkeit und Treffsicherheit erzeugt. Bevorzugt ist der Lernalgorithmus so ausgebildet, dass nach einer manuellen Zuordnung des jeweiligen Patiententyps zu den zugehörigen Patientenschlafparametern die Patiententypen anhand der Patientenschlafparameter genauer oder mit der höheren Treffsicherheit oder Trefferwahrscheinlichkeit bestimmbar sind. Dabei sind die im Stand der Technik bekannten Verfahren maschinellen Lernens einsetzbar, wie beispielsweise: eine Stützvektormethode (Support Vector Machine, SVM), ein Naive-Bayes-System, ein Least Mean Square Verfahren, ein k-Nearest Neighbours Verfahren (k-NN), ein Linear Discriminant Analysis (LDA), ein Random Forests Verfahren (RF), eine Extreme Learning Machine (ELM), ein Multilayer Perceptron (MLP), ein Deep Neural Network (DNN), und/oder eine logistische Regression.
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Bevorzugt bestimmt das Ablaufprogramm den kritischen Beatmungsdruck so, dass im vorbestimmten Schlafzustand der Beatmungsdruck vom Normalbeatmungsdruck schrittweise abgesenkt und dabei der Flow, der sich nach 3 - 5 Atemzügen einstellt, abgespeichert wird. Bevorzugt wird dabei durch eine Detektion des Arousal-Signals, das aus dem EMG-Signal oder Aktigraphie-Signal bestimmt wird, ein vorläufiger Abbruch und einen Neustart des Ablaufprogramms initiiert.
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Bevorzugt wird durch das Ablaufprogramm zur Bestimmung der respiratorischen Antwort mit Verzögerungszeit und Amplitudenüberschwingen der Beatmungsdruck sprungartig auf 50% oder weiter bevorzugt auf 40 - 60% oder auf 30 - 70% des Normalbeatmungsdrucks abgesenkt. Unter dem sprunghaften Absenken des Beatmungsdrucks wird bevorzugt ein Absenken von schneller als 2 mbar/s oder weiter bevorzugt ein Absenken von 5 mbar/s oder schneller verstanden.
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Es wird auch ein Verfahren zur automatisierten Bestimmung des Patiententyps aus der Anzahl von Patiententypen mit jeweils unterschiedlichen Ursachen und Schweren der obstruktiven Schlafapnoe bereitgestellt, das mit dem vorstehend beschriebenen Diagnosesystem automatisiert ausgeführt wird, das durch jeweilige Ablaufprogramme die Ansteuerung des Beatmungsgeräts für die Beatmung des Patienten und eine Messsignalakquisition und -auswertung des Atem-Flows, des mindestens einem EMG-Signal des Zungen-/Kinnbereichs und der Bewegungssignale als den Arousal-Signalen vornimmt, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst:
- a) Verbinden des Patienten mit dem Diagnosesystem und im Wachzustand Bestimmen und Abspeichern des Flows als einem Grund-Flow bei dem Beatmungsdruck von Null;
- b) Bestimmung des Schlafzustands des Patienten durch Auswertung eines EEGs und/oder einer Bewegungsmessung von Armen oder Beinen und/oder durch das mindestens eine EMG-Signal und/oder durch ein anderes EMG-Signal und/oder durch die Pulswellenanalyse des Patienten;
- c) während des Schlafzustands automatisches Regeln des Flows durch den Beatmungsdruck auf den Normalbeatmungsdruck, bei dem sich der Grund-Flow einstellt, Abspeichern des Normalbeatmungsdrucks;
- d) Bestimmung des kritischen Beatmungsdrucks, indem während des vorbestimmten Schlafzustands unter dem Normalbeatmungsdruck schrittweise ein sprungartiges Absenken des Beatmungsdrucks und dabei ein Bestimmen des jeweiligen Beatmungsdrucks und des Flows, der sich nach 3 - 5 Atemzügen einstellt, vorgenommen wird, wobei bei einem detektierten Arousal-Signal der hierbei bestimmte Beatmungsdruck und der Flow verworfen werden und die Prozedur neu startet,
danach Anheben des Beatmungsdrucks auf den Normalbeatmungsdruck für eine Dauer einer vorbestimmten Ruhezeit und konsekutives Wiederholen der Schritte (d) mit Absenken auf einen jeweils niedrigeren Beatmungsdruck als zuvor, so lange, bis der kritischer Beatmungsdruck erreicht ist, bei dem der Flow gegen Null geht,
danach Bestimmen des kritischen Beatmungsdrucks mittels einer linearen Regressionsanalyse über die abgespeicherten Messwerte Beatmungsdruck und Flow, und Einstellen der Beatmung auf den Normalbeatmungsdruck;
- e) Bestimmen der Muskelantwort und einer Arousal-Schwelle, indem während des vorbestimmten Schlafzustands mit dem Normalbeatmungsdruck schrittweise ein langsames Absenken des Beatmungsdrucks und dabei das Arousal-Signal gemessen wird, solange bis ein signifikantes Arousal-Signal detektiert wird, wobei der dabei gerade eingestellte Beatmungsdrucks als der Arousal-Beatmungsdruck abgespeichert wird;
danach Bestimmung des EMG-Signals in Abhängigkeit vom Beatmungsdruck durch eine lineare Regressionsanalyse und Bestimmung einer Steilheit der Kurve, und Einstellen der Beatmung auf den Normalbeatmungsdruck;
- f) Bestimmen einer respiratorischen Antwort auf eine Beatmungsdruckstörung, indem während des vorbestimmten Schlafzustands mit dem Normalbeatmungsdruck das sprungartige Absenken des Beatmungsdrucks erzeugt und dabei der Flow bis über die respiratorische Antwort hinaus bestimmt und so ausgewertet wird, dass dabei eine Verzögerungszeit und ein Amplitudenüberschwingen bestimmt und abgespeichert wird;
- g) Danach Bestimmen durch eine Korrelation anhand der abgespeicherten Patientenparameter und Daten der Wissensdatenbank des für die Patientenparameter am wahrscheinlichsten Patiententyps, wobei als die Patientenparameter folgende verwendet werden: Flow des Wachzustands, Normalbeatmungsdruck, kritischer Beatmungsdruck, Arousal-Beatmungsdruck, Steilheit der EMG-Signalkurve über dem Beatmungsdruck, Verzögerungszeit und Amplitudenüberschwingen der respiratorischen Antwort.
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Für das erfindungsgemäße, automatisierte Verfahren zur Phänotypisierung der OSA-Patienten gelten weitgehend die gleichen Vorteile wie sie zum Diagnosesystem weiter oben beschrieben worden sind. Durch die Ablaufprogramme laufen die Verfahrensschritte konsekutiv automatisiert ab, sind reproduzierbar und entlasten den behandelnden Arzt und das medizinische Personal in hohem Maße.
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Bevorzugt wird die Bestimmung der Patientenschlafparameter durch das dazugehörige Ablaufprogramm gemäß einem vorbestimmten Programmablauf, das mit immer den gleichen Parametern oder Verhältnissen abläuft, vorgenommen.
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Alternativ bevorzugt kann die Bestimmung eines oder mehrerer der Patientenschlafparameter durch das dazugehörige Ablaufprogramm gemäß einem vorbestimmt adaptiven Programmablauf vorgenommen werden, wobei der adaptive Programmablauf sich einem Patiententypen oder einem Patientenparameter anpasst, der/die zuvor durch Messwerte durch das Diagnosesystem bestimmt worden sind. Solche Messwerte können beispielsweise sein: der Normalbeatmungsdruck, ein Normal-Flow, der sich im Wachzustand einstellt, der kritische Beatmungsdruck, eine Arousal-Schwelle, die Muskelantwort, eine Steilheit des EMG-Signals der Muskelantwort, eine Kurvenform des Flows nach einem Absenken des Beatmungsdrucks, ein Vergleich der Kurvenform des Flows vor und nach einem Absenken des Beatmungsdrucks, und/oder ein Aktigraphie-Signal.
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Mit anderen Worten wird ein Patient, der eine niedrige Arousal-Schwelle aufweist, oder beispielsweise bei 50% Beatmungsdruckabsenkung schnell aufwacht, mit einem niedrigeren Beatmungsdruckabfall beaufschlagt als ein anderer Patient, der bei 50% Beatmungsdruckabsenkung nicht aufwacht. Bevorzugt kann durch einen Bediener auch von vorneherein ein potenzieller Patiententyp aus einer Reihe von potenziellen Patiententypen ausgewählt werden, wobei die Auswahl des potenziellen Patiententyps mindestens ein Ablaufdiagramm ändert oder eine bestimmte Sequenz daraus inhibiert und/oder eine andere Sequenz für den Programmablauf auswählt.
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Wie oben erwähnt, liegt das sprunghafte Absenken des Beatmungsdrucks bevorzugt in einem Bereich von 1-5 mbar/s und weiter bevorzugt bei 4-5 mbar/s oder darüber.
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Das langsame Absenken des Beatmungsdrucks liegt bevorzugt in einem Bereich von 1 - 5 mbar/Min.
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Bevorzugt erfolgt die Korrelation der abgespeicherten Patientenparameter mit den Daten einer Wissensdatenbank durch eine Matrixwahrscheinlichkeitsberechnung oder durch ein anderes im Stand der Technik bekanntes Verfahren, wie bereits oben erwähnt.
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Bevorzugte Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Erfindung sind in nachfolgenden Zeichnungen und in einer detaillierten Beschreibung dargestellt, sie sollen aber die vorliegende Erfindung nicht ausschließlich darauf begrenzen.
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Es zeigen
- 1 ein schematisches Blockdiagramm eines Diagnosesystems für eine automatisierte Bestimmung eines Patiententyps aus einer Anzahl von Patiententypen mit jeweils unterschiedlichen Ursachen und Schweren für eine obstruktive Schlafapnoe, umfassend ein Beatmungsgerät, das an einen Patienten angeschlossen und einen positiven wie einen negativen Beatmungsdruck erzeugen kann, Messignalableitungen vom Patienten, ein Steuergerät, das Messsignale der Messignalableitungen empfängt, das Beatmungsgerät ansteuert und dabei Patientenschlafparameter bestimmt und an einen mikroprozessorbasierten Klassifikator weiterleitet, der in Verbindung mit einer Wissensdatenbank ist.
- 2 Ein Messwert-Diagrammmit linearer Regressionsgerade von Flow-Werten F in L/s über einem Beatmungsdruck am Mund PM in mbar, zur Bestimmung eines kritischen Beatmungsdrucks aufgrund einer Luftkanalverengung für drei verschiedene Patienten P1-P3; (angelehnt an Eckert DJ., 2016)
- 3 Messsignalkurven zum Beatmungsdruck PM in mbar, zum Flow F in L/s, und zu einem epiglottischen Beatmungsdruck Pepi in mbar, jeweils über der Zeit t; (angelehnt an Eckert DJ., 2016)
- 4 Messsignalkurven zu einer Bestimmung einer Muskelantwort eines ersten Patienten, umfassend Messwerte aus einem EMG Signal des Musculus Tensor Palatini EMG-TP in % eines Maximums dieses EMG-Signals, einem zweiten EMG Signal des Musculus Genioglossus EMG-GG in % eines Maximums dieses EMG-Signals, dem epiglottischen Beatmungsdruck Pepi in mbar, dem Beatmungsdruck PM in mbar, und dem Flow F in L/s, jeweils über der Zeit t; (angelehnt an Eckert DJ., 2016)
- 5 Messsignalkurven zu einer Bestimmung einer Muskelantwort eines zweiten Patienten, umfassend Messwerte aus dem EMG Signal des Musculus Tensor Palatini EMG-TP in % des Maximums dieses EMG-Signals, dem zweiten EMG Signal des Musculus Genioglossus EMG-GG in % des Maximums dieses EMG-Signals, dem epiglottischen Beatmungsdruck Pepi in mbar, dem Beatmungsdruck PM in mbar, und dem Flow F in L/s, jeweils über der Zeit t; (angelehnt an Eckert DJ., 2016)
- 6 Ein Messwert-Diagramm mit einer linearer Regressionsgerade aus dem EMG des Musculus Genioglossus EMG-GG in % vom Maximum dieses Signals über dem epiglottischen Beatmungsdruck Pepi in mbar, zu einer Bestimmung einer Muskeleffektivität des Luftkanalöffnungsmuskels; (angelehnt an Eckert DJ., 2016)
- 7 Messsignalkurven zu einer Bestimmung einer Arousal-Schwelle, umfassend Messwerte aus einem EMG Signal EMG in % des Maximums dieses EMG-Signals, dem epiglottischen Beatmungsdruck Pepi in mbar, dem Beatmungsdruck PM in mbar, und dem Flow F in L/s, jeweils über der Zeit t; (angelehnt an Eckert DJ., 2016), und
- 8 eine Flow-Messsignalkurve F in L/s eines ersten Patienten auf eine Druckminderung des Beatmungsdrucks PM in mbar über der Zeit, wobei der Flow eine erste respiratorischen Antwort des Patienten aufweist, und eine zweite Flow-Messsignalkurve F in L/s eines zweiten Patienten auf die gleiche Druckminderung des Beatmungsdrucks PM in mbar über der Zeit, wobei der Flow eine zweite respiratorischen Antwort des zweiten Patienten aufweist, die sich von der respiratorischen Antwort des ersten Patienten unterscheidet, (angelehnt an Eckert DJ., 2016).
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Detaillierte Beschreibung von Ausführunasbeispielen
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Generell umfasst ein Diagnosesystem (1), wie in 1 skizziert, zu einer automatisierten Bestimmung eines Patiententyps aus einer Anzahl Patiententypen mit jeweils unterschiedlichen Ursachen und Schweren für eine obstruktive Schlafapnoe Folgendes:
- a) ein Beatmungsgerät (3), das einen Beatmungsdruck (Pm) für eine Atemmaske für den Patienten erzeugt und dabei auch einen Atem-Flow (F) bestimmt; eine am Patienten angebrachte Atemmaske ist in 1 gestrichelt angedeutet; zur Klarheit wird der Atem-Flow F oder kurz Flow F genannt, möglichst nahe am Munde des Patienten gemessen;
- b) erfindungsgemäß ist das Beatmungsgerät (3) ausgebildet, entsprechend angesteuert sowohl einen positiven als auch einen negativen Beatmungsdruck (Pm) erzeugen zu können; bevorzugt wird der negative Beatmungsdruck dabei für eine genauere Bestimmung eines kritischen Beatmungsdrucks Pkrit verwendet oder für eine Muskelantwort mancher Patienten;
- c) EMG-Messsystem mit EMG-Elektroden, das vom Patienten an einer Ableitstelle ein EMG-Rohsignal ableitet und daraus mindestens ein EMG-Signal erzeugt, das ein Maß für eine Muskelaktivität unter der jeweiligen Ableitstelle ist. Bevorzugt werden dabei, wie in 1 skizziert die EMG-Signale durch Messsignalableitungen 8 in einem Kinnbereich und in einem Brustbereich abgeleitet. Bevorzugt sind die EMG-Elektroden dabei Oberflächen-EMG-Elektroden, die am Patienten angebracht werden, um dabei die EMG-Rohsignale an einer Haut abzuleiten, unter der die jeweilige EMG-Signalaktivität gemessen werden soll. Bevorzugt werden dabei die Muskelaktivitäten des Musculus Genioglossus abgeleitet; bevorzugt wird aus dem jeweiligen EMG-Rohsignal dann ein Effektivwert-Signal als dem EMG-Signal gebildet, wie beispielsweise in den 4 - 7 als das jeweilige EMG-Signal dargestellt;
- d) ein Aktigraphie-Verstärker mit Bewegungssensoren, der ausgebildet ist, Muskelbewegungen des Patienten zu detektieren und der ein Aktigraphie-Signal daraus erzeugt; Bevorzugt werden dabei kleine Beschleunigungssensoren an Gliedmaßen des Patienten oder am Bett oder unter der Matratze angebracht, die Bewegungssignale des Patienten messen, die zur Bestimmung des Aktigraphie-Signals mit verwendet werden können; Bevorzugt kann der Aktigraphie-Verstärker auch EMG-Signale auswerten, die eine Aktivität des Patienten darstellen und bestimmen lassen;
- e) ein erfindungsgemäßes mikroprozessorbasiertes Steuerungssystem (2), das den Flow (F), das EMG-Signal und das Aktigraphie-Signal empfängt, durch einen Schlafdetektor daraus einen Schlafzustand des Patienten bestimmt, gemäß Ablaufprogrammen das Beatmungsgerät (3) ansteuert und dabei eine Reihe von Patientenschlafparametern bestimmt; Zur Klarheit kann der Schlafdetektor auch ein EEG-Signal mitberücksichtigen, wobei jedoch dann notwendigerweise EEG-Elektroden am Patienten anzubringen sind, deren Signale sehr klein und störempfindlich sind, und die zudem unangenehm für den Patienten zu tragen sein können;
- f) wobei ein erstes Ablaufprogramm den Flows (F) in einem Wachzustand des Patienten abspeichert und danach in einem vorbestimmten Schlafzustand durch eine Steuerung des Beatmungsdrucks (Pm) als einem Normalbeatmungsdruck, der einen der Patientenschlafparameter darstellt, so regelt, dass sich der Flow (F) beim Patienten wie im Wachzustand einstellt;
- g) wobei ein zweites Ablaufprogramm den Beatmungsdruck (Pm) vom Normalbeatmungsdruck aus sprunghaft absenkt und wieder anhebt und dabei als Patientenschlafparameter eine Funktionskurve zwischen dem Flow (F) in Abhängigkeit vom Beatmungsdruck (Pm) und einen kritischen Beatmungsdruck (Pkrit) bestimmt; dabei gelten die zuvor genannten Angaben für das sprunghafte Absenken des Beatmungsdrucks Pm;
- h) wobei ein drittes Ablaufprogramm den Beatmungsdruck (Pm) vom Normalbeatmungsdruck schrittweise absenkt und dabei als Patientenschlafparameter jeweils ein EMG-Signalanstieg als einer dazugehörigen Muskelantwort und möglicherweise ein auftretendes Arousal-Signal bestimmt; bevorzugt wird der Beatmungsdruck Pm dabei schrittweise um 0,1 - 0,5 mbar nach jedem ersten oder zweiten oder dritten Atemzyklus herabgesetzt, andere Stufen eines Absenkens des Beatmungsdrucks Pm sind natürlich ebenso denkbar. Es ist auch denkbar, zwischen dem schrittweisen Absenken des Beatmungsdrucks Pm den Beatmungsdruck zeitintervallmäßig wieder auf den Normalbeatmungsdruck anzuheben, um den Schlafzustand des Patienten möglichst wenig zu stören;
- i) wobei ein viertes Ablaufprogramm den Beatmungsdruck (Pm) vom Normalbeatmungsdruck sprunghaft absenkt und dabei als Patientenschlafparameter den Flow (F) als eine respiratorische Antwort mit Verzögerungszeit und Amplitudenüberschwingen bestimmt; das Amplitudenüberschwingen ist in einer medizinischen Fachliteratur auch als „Open Loop Gain“ bekannt; Als Patientenschlafparameter kann dabei auch eine Schwingfrequenz eines periodischen Aufschwingens mit verwendet werden, wie beispielsweise in 8, untere Flow-Kurve zwischen einer zweiten Zeit T2 und einer dritten Zeit T3 dargestellt ist; und
- j) einen erfindungsgemäßen mikroprozessorbasierten Klassifikator (4), der mit einer Wissensdatenbank (5) in Verbindung steht und ausgebildet ist, anhand der zuvor bestimmten Patientenschlafparameter basierend auf der Wissensdatenbank (5) eine Klassifikation des dafür wahrscheinlichsten Patiententyps mit Angabe einer Wahrscheinlichkeit oder eines Korrelationswertes vorzunehmen.
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In 1 ist noch ein Eingabegerät 7, wie beispielsweise eine Tastatur und/oder eine IT-Maus und ein Ausgabegerät 6, wie beispielsweise ein Monitor dargestellt.
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In 2 ist ein Messwert-Diagramm von Flow F Werten über einem jeweiligen Beatmungsdruck Pm von einem ersten Patienten P1 mit einem geringen Verschluss der oberen Atemwege und einem dementsprechenden kleinen kritischen Beatmungsdruck Pkrit, von einem zweiten Patienten P2 mit einem moderaten Verschluss der oberen Atemwege und einem dementsprechenden moderaten kritischen Beatmungsdruck Pkrit und von einem dritten Patienten P3 mit einem starken Verschluss der oberen Atemwege und einem dementsprechend hohen kritischen Beatmungsdruck Pkrit. In das Diagramm sind für die jeweiligen Patientenmesswerte jeweilige Geraden eingezeichnet, die jeweils mittels linearer Regression ermittelt worden sind. Die Bestimmung des kritischen Beatmungsdrucks Pkrit erfolgt jeweils an der Stelle, wo der Flow F Null ist. Dies ist jeweils einer der Patientenschlafparameter. Das Ablaufprogramm zur Bestimmung des kritischen Beatmungsdrucks Pkrit senkt dabei den Beatmungsdruck Pm am Patienten während seines Schlafs ab und misst jeweils den Flow und hält diese Werte fest zur späteren Bestimmung des kritischen Beatmungsdrucks Pkrit. Hierbei kann das Ablaufprogramm auch adaptiv an den Patienten so ausgebildet sein, den Beatmungsdruck Pm jeweils so weit und schnell und/oder mit Pausen abzusenken, dass der Patient weiterhin möglichst sicher in seinem Schlafzustand bleibt.
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In 3 sind Messsignalkurven des Beatmungsdrucks Pm und des zugehörigen Flows F und eines epiglottischen Beatmungsdrucks Pepi über der Zeit dargestellt. Das Diagramm zeigt dabei, wie die Muskelaktivität der Atemmuskeln ab dem sprunghaften Absenken des Beatmungsdrucks Pm mit dem ansteigenden epiglottischen Druck Pepi auch ansteigen muss, wobei der Flow F praktisch Null ist, trotz des dabei noch vorhandenen Beatmungsdrucks von ca. 6 mbar.
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In 4 und 5 sind unterschiedliche Messsignalkurven zu einer Bestimmung einer Muskelantwort eines ersten Patienten und eines zweiten Patienten dargestellt.
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Gemäß 4 wird der Beatmungsdruckkurve Pm ab einer Störung S von ca. 8 mbar auf 2,5 mbar sprunghaft abgesenkt, wobei daraufhin unverzüglich ein erstes EMG-Signal EMG-TP des Musculus Tensor Palatini und ein zweites EMG-Signal EM-GG des Musculus Genioglossus ansteigt und eine sogenannte Muskelantwort aufzeigt. Der Flow F wird ab der Störung kurzzeitig stark reduziert und steigt dann mit dem ersten und zweiten EMG-Signal wieder und sogar über einen Grund-Flow-Wert an. Das entsprechende Ablaufprogramm kann dabei eine Steilheit eines oder mehrerer EMG-Signale und beispielsweise auch einen sich dabei einstellenden Flow F ab der Störung S bestimmen und an den Klassifikator 4 weiterleiten. Der dargestellte epiglottische Druck Pepi, der zu einem Unterdruck wird, könnte generell auch als Patientenschlafparameter gemessen und an den Klassifikator 4 weitergeleitet werden, jedoch ist der epiglottische Druck Pepi nicht patientenfreundlich messbar.
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Gemäß 5 wird der Beatmungsdruckkurve Pm ab der Störung S von ca. 8 mbar auf 5 mbar sprunghaft abgesenkt, worauf die EMG-Signale zunächst nicht und erst sehr spät reagieren und der Flow eine geänderte Kurvenform anzeigt. Solche auf die sprunghafte Absenkung des Beatmungsdrucks Pm reagierenden oder eben auch nicht reagierenden Parameter sind als Patientenschlafparameter durch das entsprechende Ablaufprogramm interessant zu bestimmen und auszuwerten, um den Phänotypen so gut wie möglich zu bestimmen.
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In 6 sind Messwerte des EMG-Signals EMG-GG des Musculus Genioglossus eines Patienten in Abhängigkeit vom epiglottischen Druck Pepi aufgezeigt, zusammen mit einer linearen Regressionsgeraden. Die Steigung der Regressionsgeraden gibt dabei ein Maß für eine Muskeleffektivität in Abhängigkeit für den epiglottischen Druck Pepi bzw. Unterdruck. Durch Messung des EMG-Signals EMG-GG des Musculus Genioglossus kann nach Bestimmung der Abhängigkeit der Signale vom EMG-Signal EMG-GG auf den epiglottischen Druck Pepi rückgeschlossen werden. Solche Parameter und Abhängigkeiten können auch als Patientenschlafparameter ausgewertet und an den Klassifikator 4 weitergeleitet werden.
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In 7 sind Messsignalkurven zu einer Bestimmung einer Arousal-Schwelle AS1 dargestellt, wobei der Beatmungsdrucks Pm sprungartig ab einer Stelle der Störung S abgesenkt wird, worauf das EMG-Signal EMG zunächst sehr langsam und gering ansteigt bis zu einer Zeit, ab der es deutlich ansteigt und ein Erreichen der Arousal-Schwelle signalisiert. Die Verzögerungszeit und/oder der abgesenkte Beatmungsdruck Pm können als Patientenschlafparameter durch das entsprechende Ablaufprogramm bestimmt und an den Klassifikator weitergeleitet werden.
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In 8 sind qualitativ oben eine Kurve des Beatmungsdrucks Pm mit einer Störung ab einer ersten Zeit als einer sprungartigen Absenkung des Beatmungsdrucks Pm dargestellt und darunter eine Flow-Messsignalkurve F eines ersten Patienten P1 und darunter eine Flow-Messsignalkurve F eines zweiten Patienten P2 dargestellt. Die Flow-Kurve F des ersten Patienten P1 zeigt nach der Verzögerungszeit zwischen der ersten Zeit T1 und einer zweiten Zeit T2 die respiratorische Antwort mit der Verzögerungszeit und dem Amplitudenüberschwingen, das auch unter dem Begriff „Open Loop Gain“ bekannt ist. Das Überschwingen hat dabei einen geschätzten Wert von ca. 30% einer Grundamplitude des Flow F. Nach kurzer Zeit ist die Flow F wieder normalisiert, wie ursprünglich vor der Störung durch die Absenkung des Beatmungsdrucks Pm. Die Flow-Kurve F des zweiten Patienten P2 zeigt nach einer Verzögerungszeit zwischen der ersten Zeit T1 und der zweiten Zeit T2 die respiratorische Antwort mit der entsprechenden Verzögerungszeit und dem Amplitudenüberschwingen, das wesentlich größer ausfällt als beim ersten Patienten P1. Das Überschwingen hat dabei einen geschätzten Wert von ca. 250% der dazugehörigen Grundamplitude des Flows F. Dabei schwingt sich der Flow F repetitiv zunächst ab und dann erneut wieder auf, es kommt zu einem Amplitudenschwingen. Solche Patientenschlafparameter werden durch das entsprechende Ablaufprogramm bestimmt und an den Klassifikator weitergeleitet.
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Zur Klarheit sei angemerkt, dass unbestimmte Artikel in Verbindung mit einem Gegenstand oder Zahlenangaben, wie beispielsweise „ein“ Gegenstand den Gegenstand nicht zahlenmäßig auf genau einen Gegenstand begrenzt, sondern, dass damit gemeint ist, dass mindestens „ein“ Gegenstand damit gemeint ist. Dies gilt für alle unbestimmten Artikel wie beispielsweise „ein“, „eine“ usw.
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Es versteht sich, dass wenn ein Element als „auf“ einem anderen Element angebracht, damit „verbunden“, „gekoppelt“ oder „in Kontakt“ zu sein bezeichnet wird, das Element sich dann direkt auf dem anderen Element befinden, damit verbunden oder gekoppelt sein kann, oder dass außerdem dazwischenliegende Elemente vorhanden sein können, die entweder nur dazwischen liegen oder das Element mit dem anderen Element verbinden oder koppeln oder in Kontakt halten. Wenn hingegen ein Element als „direkt auf“ einem anderen Element, damit „direkt verbunden“, „direkt gekoppelt“ oder „direkt in Kontakt“ bezeichnet wird, ist zu verstehen, dass keine dazwischenliegenden Elemente vorhanden sind. In ähnlicher Weise ist, wenn ein erstes Element als „in elektrischem Kontakt mit einem zweiten Element oder damit „elektrisch gekoppelt“ bezeichnet wird, eine elektrische Bahn vorhanden, der den Stromfluss zwischen dem ersten Element und dem zweiten Element ermöglicht. Die elektrische Bahn kann Kondensatoren, gekoppelte Induktivitäten und/andere Elemente einschließen, die auch ohne direkten Kontakt zwischen den leitenden Elementen einen Stromfluss ermöglichen.
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Obwohl die Ausdrücke „erstes“, „zweites“ usw. hierin verwendet werden können, um verschiedene Elemente, Komponenten, Bereiche und/oder Abschnitte zu bezeichnen, sind diese Elemente, Komponenten, Bereiche und/oder Abschnitte nicht durch diese Ausdrücke beschränkt. Die Ausdrücke werden nur verwendet, um ein Element eine Komponente, einen Bereich oder Abschnitt von einem anderen Element einer anderen Komponente, einem anderen Bereich oder Abschnitt zu unterscheiden. Daher kann ein erstes Element, eine erste Komponente, ein erster Bereich oder Abschnitt, die unten behandelt sind, als zweites Element, zweite Komponente, zweiter Bereich oder Abschnitt bezeichnet werden, ohne von den Lehren der vorliegenden Erfindung abzuweichen.
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Zum Begriff „umfassen“ sei zur Klarheit gesagt, dass wenn ein erster Vorrichtungsteil einen zweiten Vorrichtungsteil umfasst, dies bedeutet, dass der erste Vorrichtungsteil den zweiten Vorrichtungsteil „aufweist“ und nicht notwendigerweise anordnungsmäßig umschließt, wenn es sich nicht beispielsweise um eine Beschreibung einer lagemäßigen und formenmäßigen Anordnung handelt; das Gleiche gilt für ein Verfahren, das einen oder mehrere Verfahrensschritte umfassen kann.
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Weitere mögliche Ausbildungsformen sind in den folgenden Ansprüchen beschrieben. Insbesondere können auch die verschiedenen Merkmale der oben beschriebenen Ausführungsformen miteinander kombiniert werden, soweit sie sich nicht technisch ausschließen.
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Die In den Ansprüchen genannten Bezugszeichen dienen nur der besseren Verständlichkeit und beschränken die Ansprüche in keiner Weise auf die in den Figuren dargestellten Formen.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Diagnosegerät als das vollautomatische Phänotypisierungssystem
- 2
- Mess-/Steuerungssystem mit Signalauswertung
- 3
- Beatmungsgerät
- 4
- mikroprozessorbasierter Klassifikator zur Parameterauswertung bzw. Phänotypisierung
- 5
- Datenbank
- 6
- Ausgabegerät, wie beispielsweise ein Monitor
- 7
- Eingabegerät, wie beispielsweise eine Tastatur und/oder IT-Maus
- 8
- Messignalableitungen
- AS1
- Arousal-Schwelle
- EMG TP
- Elektromyogramm des Musculus Tensor Palatini
- EMG GG
- Elektromyogramm des Musculus Genioglossus
- F
- Flow in Liter/Sekunde
- Pepi
- epiglottischer Druck
- Pm
- Beatmungsdruck in der Atemmaske
- Pkrit
- kritischer Beatmungsdruck
- P1 - P3
- Patient 1 - 3
- R
- respiratorische Antwort
- S
- Störung
- t
- Zeit
- T1, T2, T3
- erste, zweite, dritte Zeit
