DE60127565T2 - Verfahren und vorrichtung zur abschätzung des pulmonaren arteriellen druckes - Google Patents

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Description

  • GEBIET DER ERFINDUNG
  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Abschätzen des systolischen und des mittleren pulmonalen Arteriendrucks eines Patienten. Insbesondere bezieht sich die Erfindung auf die Umwandlung des Signals des zweiten Herztons, das im Phonokardiogramm (PKG) enthalten ist, in einen Schätzwert des pulmonalen Arteriendrucks.
  • Pulmonale Hypertonie ist eine Erkrankung, die durch eine fortschreitende und anhaltende Erhöhung des pulmonalen Arteriendrucks (PAP) gekennzeichnet ist. Pulmonale Hypertonie ist eine häufige und ernste Komplikation verschiedener kardiovaskulärer und respiratorischer Erkrankungen. Erworbene Herzerkrankungen verursachen pulmonale Hypertonie durch erhöhten Lungenblutfluß oder erhöhten Lungenvenendruck, welches die häufigste Ursache der pulmonalen Hypertonie darstellt. Angeborene Herzerkrankungen, die mit Links-Rechts-Shunts oder krankhaften Verbindungen zwischen den großen Gefäßen im Zusammenhang stehen, sind häufig mit pulmonaler Hypertonie und spezifischen Lungenkrankheiten verbunden. Atemstörungen können ebenfalls pulmonale Hypertonie verursachen. Zu den Atemstörungen zählen das Syndrom der alveolären Hypoventilation und das Schlafapnoe-Syndrom. Zu den spezifischen Lungenerkrankungen zählen die chronisch obstruktive Lungenerkrankung, die chronische Obstruktion der oberen Atemwege, Erkrankungen mit eingeschränkter Dehnbarkeit der Lunge und das Atemnotsyndrom.
  • Die Hauptauswirkung der pulmonalen Hypertonie ist die Rechtsherzinsuffizienz. Pulmonale Hypertonie ist ein wichtiger Risikofaktor für die Morbidität und Mortalität bei Patienten mit kardiovaskulären und respiratorischen Erkrankungen. Bei Patienten mit primärer pulmonaler Hypertonie beträgt die mittlere Überlebenszeit 2,8 Jahre. Nach Einsetzen der Rechtsherzinsuffizienz beschränkt sich die Überlebenszeit der Patienten im allgemeinen auf ungefähr 6 Monate. Früherkennung und regelmäßige Kontrolle der pulmonalen Hypertonie der Patienten ist daher für die Abstimmung der medizinischen Behandlung und die Planung des optimalen Operationszeitpunktes unverzichtbar. Da eine größere Anzahl von Behandlungsmöglichkeiten der pulmonalen Hypertonie zur Verfügung steht, hat sich auch der Bedarf an präzisen und nicht-invasiven Verfahren zur regelmäßigen und sicheren Abschätzung des PAP vergrößert.
  • HINTERGRUND DER ERFINDUNG
  • Pulmonale Hypertonie ist eine ernste kardiovaskuläre Störung, die ohne invasive Verfahren nur schwierig beurteilt werden kann. Der PAP wird bei Patienten, die fortlaufende Überwachung des PAP benötigen, üblicherweise mit einem pulmonalen Arterienkatheter, dem Swan-Ganz-Katheter, gemessen. Allerdings kann dieses Verfahren mehrere Komplikationen verursachen, einschließlich Verletzung der Trikuspidalklappe, der Pulmonalklappe, der rechten Herzkammer oder der pulmonalen Arterien, Herzrhythmusstörungen, Thrombusablösung und infektiöse Komplikationen. Dieses Verfahren empfiehlt sich wegen des möglichen Risikos für den Patienten nicht für wiederholte Messungen, einmal pro Woche oder pro Monat oder alle 6 Monate, je nach Entwicklung der Erkrankung. Da die regelmäßige Beurteilung des PAP für die Erfassung der Krankheitsentwicklung und für die Einschätzung der Therapiewirksamkeit sehr wichtig ist, wurden nicht-invasive Verfahren entwickelt, um häufige und genaue Messungen des PAP zu ermöglichen.
  • Die Doppler-Echokardiographie wurde bei nachweisbarer Trikuspidalinsuffizienz für die nicht-invasive Abschätzung des systolischen PAP eingesetzt, wie von Nishimura, R. A. und Tajik, A. J., "Quantitative hemodynamics by Doppler echocardiography: A noninvasive alternative to cardiac catheterization," Prog Cardiovasc Dis, Band 36, Nr. 4, S. 309-342, 1994 beschrieben. Der rechtsventrikuläre systolische Druck kann berechnet werden, indem der Gradient des systolischen Drucks über der Trikuspidalklappe, der mit Continuous-Wave-Doppler gemessen wird, zum geschätzten Druck im rechten Vorhof addiert wird. Der Vorhofdruck wird auf 14 mmHg festgesetzt, wenn der Jugularvenendruck normal oder leicht erhöht ist und auf 20 mmHg, wenn der Jugulardruck deutlich erhöht ist. Wenn der Jugularvenendruck nicht verfügbar ist, wird empfohlen, die Werte 5, 10 oder 20 mmHg zu benutzen, um den Druck im rechten Vorhof abzuschätzen, je nach dem Ausmaß des Kollapses der unteren Hohlvene während der Einatmung. Kürzlich wurde gezeigt, daß der Druck im rechten Vorhof mit angemessener Genauigkeit, r = 0,75, abgeschätzt werden kann, indem der trikuspidale E/Ea-Quotient benutzt wird, wobei E die trikuspidale Einflußgeschwindigkeit der E-Welle ist, die mit gepulstem Doppler gemessen wird, und Ea die Geschwindigkeit am Trikuspidalring, die mit einem Gewebedoppler in der frühen Diastole gemessen wird. Darüber hinaus muß der systolische Druckgradient über der Pulmonalklappe entweder vernachlässigbar sein oder durch Dopplermessung abgeschätzt und zu dem trikuspidalen Gradient und dem Druck im rechten Vorhof addiert werden. Dieses nicht-invasive Verfahren kann eine hochgradige Korrelation bereitstellen, 0,89 ≤ r ≤ 0,97, und einen Standardfehler (SEE) zwischen 7 und 12 mmHg im Vergleich mit der pulmonalen Arterienkatheterisierung, systolischer PAP Bereich: 20-160 mmHg.
  • Allerdings hat die Abschätzung das PAP mittels Doppler-Echokardiographie mehrere wichtige Einschränkungen. Erstens kann der PAP mittels Doppler-Echokardiographie bei ungefähr 50 % der Patienten mit normalem PAP, 10 % bis 20 % der Patienten mit erhöhtem PAP und 34 % bis 76 % der Patienten mit chronisch obstruktiver Lungenerkrankung nicht abgeschätzt werden, und zwar wegen der mangelnden Trikuspidalinsuffizienz, einem schwachen Doppler-Signal oder einem mangelhaften Signal-Rausch-Verhältnis. Um die Durchführbarkeit des Verfahrens bei Patienten mit schwachem Doppler-Signal oder mangelhaftem Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern, ist es notwendig, Kontraststeigerung durch Kontrastmittel zu benutzen. Zweitens neigt die Doppler-Echokardiographie dazu, bei Patienten mit normalem PAP den PAP zu überschätzen und unterschätzt den PAP bei Patienten mit schwerer pulmonaler Hypertonie maßgeblich. Eine überraschende Einschränkung des Verfahrens ist der relativ beträchtliche Standardfehler im Gegensatz zu dem oben erwähnten hohem Niveau der Korrelation. Dies ist durch verschiedene Fehleranteile bedingt, die mit Folgendem in Verbindung stehen: dem nicht Null-Winkel zwischen Dopplerstrahl und dem Fluß, der ungefähren Abschätzung des Drucks im rechten Vorhof, der Anwesenheit von Obstruktion und Druckverlust im rechtsventikulären Ausflußtrakt oder an der Pulmonalklappe bei einigen Patienten, der nicht-simultanen Messung von Doppler- und Kathetermessungen in einigen Studien, der nicht-simultanen Aufnahme des Vorhof-, Ventrikel- und pulmonalen Arterien-Spitzendrucks bei den Patienten, der Benutzung der modifizierten Bernoulli-Gleichung und anderen Faktoren. Darüber hinaus benötigt die Doppler-Echokardiographie ein aufwendiges Ultraschallsystem und eine hochqualifizierte Fachkraft. Daher ist dieses Verfahren für tägliche Messungen des PAP in kleinen Kliniken oder zu Hause nicht anwendbar.
  • Akustische Verfahren, die auf der Signalverarbeitung des zweiten Herztons, S2(t), beruhen, sind bezüglich der Abschätzung des PAP untersucht worden. Der Beginn der Aorten-, A2(t), und der pulmonalen, P2(t), Komponente von S2(t), markieren das Ende der links- und rechtsventrikulären Systole beziehungsweise den Anfang der links- und rechtsventrikulären Diastole. Bei Patienten mit pulmonaler Hypertonie ist die Intensität von P2(t) betont und die Verzögerung von P2(t) im Verhältnis zu A2(t) wegen der Verlängerung der rechtsventrikulären Systole erhöht. Darüber hinaus ist das A2(t)–P2(t) Teilungszeitintervall, SI, indirekt proportional zur Herzfrequenz. Daher haben Leung et al. in "Analysis of the second heart sound for diagnosis of paediatric heart disease," IEEE Proceedings Sci Meas Technol, Band 145, Nr. 6, S. 285-290, 1998, die Bedeutung der Normalisierung des SI in Bezug auf die Dauer des Herzzyklus betont, um nützliche diagnostische Informationen zu erhalten. Das normalisierte SI, (NSI), hat sich bei normalen Testpersonen als 3,3±1,8 % erwiesen, während es bei Patienten mit pulmonaler Stenose, einer Störung, die eine Drucküberladung des rechten Ventrikels zur Folge hat, bei 5,2±1,1 % lag, und bei 5,9±1,1 % bei Patienten mit einem Vorhofseptumdefekt, einer Störung, die eine Volumenüberladung des rechten Ventrikels und der pulmonalen Zirkulation zur Folge hat. Allerdings wurde die Beziehung zwischen NSI und dem pulmonalen Arteriendruck nicht untersucht.
  • Mehrere Studien wurden bezüglich der Beziehung zwischen der Resonanzfrequenz (Fp) und dem Qualitätsfaktor (Q) des Spektrums von P2(t) und dem systolischen PAP, gemessen mittels pulmonaler Arterienkatheterisierung, durchgeführt. In der Studie von Aggio et al. "Noninvasive estimation of the pulmonary systolic pressure from the spectral analysis of the second heart sound," Acta Cardiologica, Band XLV, Nr. 3, S. 199-202, 1990, ausgeführt mit 23 Patienten mit Mitralstenose oder hohem PAP, wurde eine signifikante Korrelation, r = 0,96 und SEE < 5 mmHg, zwischen Fp und Q und dem systolischen PAP festgestellt. In der Studie von Longhini et al. "A new noninvasive method for estimation of pulmonary arterial pressure in mitral stenosis," American Journal of Cardiology, Band 68, S. 398-401, 1991, wurde eine ähnliche Korrelation, r = 0,98 und SEE = 4,2 mmHg, bei 30 Patienten mit Mitralstenose oder einem systolischen PAP von > 34 mmHg festgestellt. Diese Studie zeigte außerdem signifikante Korrelationen mit den mittleren, r = 0,88, und den diastolischen, r = 0,87, PAPs.
  • Es gibt eine U.S.-Patentschrift 6,050,950, ausgestellt für Mohler am 18. April 2000, mit dem Titel "Passive/non invasive systemic and pulmonary blood pressure measurement". In dieser Patentschrift werden die systemischen und pulmonalen Druckwerte abgeschätzt, indem eine Reihe von Druck/Frequenz-Kurven benutzt werden, die vom zweiten Herzton aus einer Stichprobe der Grundgesamtheit bestimmt werden. Die wesentliche Einschränkung dieses Ansatzes besteht darin, daß idealerweise ein Vorabgleich für jeden Patienten benötigt wird, d.h. die Kurven müssen für jeden Patienten durch invasive Verfahren zwischen dem systemischen Druck und dem Spektrum von A2(t) sowie zwischen dem pulmonalen Druck und dem Spektrum von P2(t) ermittelt werden.
  • Eine retrospektive Studie von Chen, D. et al. "Estimation of pulmonary artery pressure by spectral analysis of the second heart sound," American Journal of Cardiology, Band 78, S. 785-789, 1996, wurde von unserer Gruppe mit 89 Patienten mit bioprothetischen Herzklappen durchgeführt, um das oben erwähnte Verfahren von Longhini et al. und Aggio et al. im Vergleich mit dem Doppler-Verfahren zu überprüfen und zu bestätigen. Allerdings war es wegen der Benutzung unterschiedlicher PKG Aufnahmesysteme und den unterschiedlichen Patientengruppen nicht möglich, die Ergebnisse dieser Studien zu reproduzieren. Allerdings wurde aufgrund der Benutzung zusätzlicher Merkmale der Spektren von S2(t) und A2(t) eine andere Beziehung festgestellt. Die Korrelation war sehr gut, r = 0,84, SEE = 5 mmHg und p < 0,0001. Der systolische PAP wurde durch Benutzung der folgenden Gleichung ermittelt: PAP = 47 + 0,68 Fp – 4,4 Q – 17 Fp/Fa – 0,15 Fs, wobei Fs und Fa die Resonanzfrequenzen von S2(t) beziehungsweise von A2(t) darstellen. Wegen der Abhängigkeit dieser regressiven Gleichung von der Patientengesamtheit und dem PKG-Aufnahmesystem wurde es notwendig, grundlegende Tierversuche durchzuführen, die speziell dafür entworfen wurden, diese Einschränkungen zu beheben und eine Beziehung zwischen S2(t) und dem PAP zu finden, die sensitiv und nur für den PAP spezifisch ist.
  • Der obige Stand der Technik offenbarte, daß es schwierig ist, den Frequenzinhalt von P2(t) so umzuwandeln, daß ein genauer Schätzwert des PAP bereitgestellt wird, der von der Patientengesamtheit und dem PKG-Aufnahmesystem unabhängig bleibt.
  • Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein nicht-invasives Verfahren und eine Vorrichtung zur Abschätzung des systolischen und pulmonalen Arteriendrucks eines Patienten mit größerer Effizienz und Genauigkeit als durch die Verfahren und die Vorrichtungen, die auf dem Stand der Technik offenbart sind, bereitzustellen.
  • ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
  • Gemäß der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren zur Abschätzung des systolischen und mittleren pulmonalen Arteriendrucks eines Patienten bereitgestellt, das folgende Schritte umfaßt:
    • (a) Erzeugen eines elektrischen Signals xS(t), das Herztöne des Patienten darstellt;
    • (b) Extrahieren des zweiten Herztons S2(t) aus dem im Schritt (a) erzeugten Signal;
    • (c) Extrahieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) aus S2(t);
    • (d) Extrahieren eines Signals, welches das mittlere Herzintervall aus dem im Schritt (a) erzeugten Signal darstellt;
    • (e) Korrelieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) zum Erhalt einer Kreuzkorrelationsfunktion;
    • (f) Messen eines Teilungsintervalls als Zeit des Auftretens des Maximalwertes der im Schritt (e) erhaltenen Kreuzkorrelationsfunktion;
    • (g) Erzeugen eines normalisierten Teilungsintervalls durch Dividieren des im Schritt (f) erhaltenen Teilungsintervalls durch das im Schritt (d) erhaltene mittlere Herzintervall; und
    • (h) Abschätzen des systolischen und des mittleren pulmonalen Arteriendrucks mit Hilfe vorgegebener regressiver Funktionen, wobei die vorgegebenen regressiven Funktionen Beziehungen zwischen dem normalisierten Teilungsintervall und dem systolischen und mittleren pulmonalen Arteriendruck beschreiben.
  • Gemäß der vorliegenden Erfindung wird auch eine Vorrichtung zum Abschätzen des systolischen und mittleren pulmonalen Arteriendrucks eines Patienten bereitgestellt, umfassend:
    ein erstes Erzeugungsmittel, geeignet zum Erzeugen eines elektrischen Signals xS(t), das Herztöne des Patienten darstellt;
    ein erstes Extraktionsmittel, geeignet zum Extrahieren des zweiten Herztons S2(t) aus dem von dem ersten Erzeugungsmittel erzeugten Signal;
    ein zweites Extraktionsmittel, geeignet zum Extrahieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) aus dem durch das erste Extraktionsmittel extrahierten S2(t);
    ein drittes Extraktionsmittel, geeignet zum Extrahieren eines Signals, welches das mittlere Herzintervall aus dem von dem ersten Erzeugungsmittel erzeugten Signal darstellt;
    ein Korrelierungsmittel, geeignet zum Korrelieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) zum Erhalt einer Kreuzkorrelationsfunktion;
    ein Meßmittel, geeignet zum Messen eines Teilungsintervalls als Zeit des Auftretens des Maximalwertes der von dem Korrelierungsmittel erhaltenen Kreuzkorrelationsfunktion;
    ein zweites Erzeugungsmittel, geeignet zum Erzeugen eines normalisierten Teilungsintervalls durch Dividieren des von dem Meßmittel erhaltenen Teilungsintervalls durch das von dem dritten Extraktionsmittel erhaltene mittlere Herzintervall; und
    Abschätzmittel, geeignet zum Abschätzen des systolischen und des mittleren pulmonalen Arteriendrucks mit Hilfe vorgegebener regressiver Funktionen, wobei die vorgegebenen regressiven Funktionen Beziehungen zwischen dem normalisierten Teilungsintervall und dem systolischen und dem mittleren pulmonalen Arteriendruck beschreiben.
  • Weitere Aufgaben, Vorteile oder andere Merkmale der vorliegenden Erfindung werden beim Lesen der folgenden, nicht-restriktiven Beschreibung bevorzugter Ausführungsformen derselben, welche lediglich zum Zweck der Veranschaulichung mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen gegeben wird, deutlicher werden.
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • 1 ist ein schematisches Diagramm, das eine Vorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung innerhalb seiner Umgebung darstellt.
  • 2 zeigt ein typisches elektrokardiographisches (EKG) Signal, Amplitude versus Zeit in Millisekunden, aufgenommen von einem Schwein.
  • 3 zeigt ein typisches PKG-Signal, Amplitude versus Zeit in Millisekunden, aufgenommen von einem Schwein.
  • 4 zeigt ein typisches PAP-Signal, Amplitude versus Zeit in Millisekunden, aufgenommen von einem Schwein.
  • 5 ist ein Ablaufdiagramm, das die Schritte der PAP-Signalerfassung zeigt.
  • 6 ist ein Ablaufdiagramm, das die Schritte der PKG-Signalverarbeitung zeigt.
  • 7 ist ein Beispiel eines zweiten Herztons mit überlappenden A2(t) und P2(t) Komponenten, Amplitude versus Zeit in Millisekunden.
  • 8 zeigt die extrahierte A2(t) und P2(t) Komponente des S2(t) Signals der 7, Amplitude versus Zeit in Millisekunden.
  • 9 ist die Kreuzkorrelationsfunktion zwischen den A2(t) und P2(t) Komponenten aus 8, Amplitude versus Zeit in Millisekunden.
  • 10 ist die graphische Darstellung der Beziehung zwischen dem systolischen pulmonalen Arteriendruck und dem normalisierten Teilungsintervall (NSI).
  • 11 ist die graphische Darstellung der Beziehung zwischen dem mittleren pulmonalen Arteriendruck und dem normalisierten Teilungsintervall (NSI).
  • 12 zeigt ein S2(t) Signal, Amplitude versus Zeit in Millisekunden.
  • 13 zeigt die Wigner-Ville Verteilung (WVD), Frequenz in Hertz versus Zeit in Millisekunden, des S2(t) Signals aus 12.
  • 14 zeigt die maskierte WVD, Frequenz in Hertz versus Zeit in Millisekunden, der WVD in 13 mit einer abgeschätzten augenblicklichen Frequenzfunktion des überlagerten A2(t) Signals.
  • 15 zeigt das Leistungsspektrum (linke Kurve) des Signals S2C(t) exp(jφA(t)) und die Frequenzantwort (vertikale Linie, die um 60 Hz herum lokalisiert ist mit drei Sternen, die die drei Transitionskoeffizienten darstellen) des Frequenzfilters, der benutzt wurde, um die Hüllkurve AA(t) des A2(t) Signals von dem Signal S2C(t) exp(–jφA(t)) zu trennen.
  • 16 zeigt die abgeschätzte A2(t) Signal Amplitudenhüllkurve, als Amplitude versus Zeit in Millisekunden.
  • 17 zeigt die abgeschätzte A2(t) Signal Wellenform, als Amplitude versus Zeit in Millisekunden.
  • 18 zeigt das Differenzsignal XD(t), als Amplitude versus Zeit in Millisekunden, erhalten durch Subtrahieren des abgeschätzten Signals A2(t) vom Signal S2(t).
  • 19 zeigt die WVD des Differenzsignals XD(t), Frequenz in Hertz versus Zeit in Millisekunden.
  • 20 zeigt die WVD des Differenzsignals XD(t), Frequenz in Hertz versus Zeit in Millisekunden, mit einer theoretischen und abgeschätzten augenblicklichen Frequenzfunktion des überlagerten P2(t) Signals.
  • 21 zeigt das Leistungsspektrum (linke Kurve) des Signals xDC(t) exp(–jφP(t)) und die Frequenzantwort (vertikale Linie um 40 Hz herum lokalisiert mit drei Sternen, welche die drei Transitionskoeffizienten darstellen) des Frequenzfilters, der benutzt wurde, um die Hüllkurve Ap(t) des P2(t) Signals von dem Signal xDC(t) exp(–jφP(t)) zu trennen.
  • 22 zeigt das abgeschätzte Amplitudenhüllkurve des P2(t) Signals, Amplitude versus Zeit in Millisekunden.
  • 23 zeigt die abgeschätzte Wellenform des P2(t) Signals, Amplitude versus Zeit in Millisekunden.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Benutzen der Signale des zweiten Herztons S2(t), die vom PKG von gesunden wie auch kranken Menschen sowie Tieren extrahiert werden, um Messungen der systolischen und mittleren PAPs zu erhalten, bereitzustellen. Das PKG ist ein akustisches Signal, welches nicht-invasiv mittels eines Luftkopplungs- oder Kontaktmikrophons oder eines Vibrationsmeßfühlers aufgenommen wird. Die Vorrichtung könnte als tragbares oder ambulantes Gerät bereitgestellt werden, welches unter Verwendung elektronischer Komponenten nach dem Stand der Technik und elektronischer Schaltungen, die in ein Miniaturgehäuse integriert werden, hergestellt wird. Die Vorrichtung könnte über längere Zeit getragen werden, ohne dem Patienten Unannehmlichkeiten zu bereiten.
  • Eine typische Vorrichtung zur Datenerfassung und – verarbeitung der PKG – und EKG-Signale ist in 1 dargestellt. Beispiele von EKG- und PKG-Signalen sind in 2 und 3 gezeigt. In Bezug auf 1 werden, um das EKG aufzunehmen, drei Elektroden 4 an der Körperoberfläche der Testperson 2 angebracht, während das PKG-Signal aufgenommen wird, indem ein Luftkopplungs- oder ein Kontaktmikrophon 6 benutzt wird. Das elektrische EKG-Signal wird durch Benutzung eines geeigneten Verstärkers 8 verstärkt und das elektrische PKG-Signal wird durch Benutzung eines geeigneten Verstärkers 10 verstärkt. Die EKG- und PKG-Signale werden dann digitalisiert und durch einen Computer 12 verarbeitet, der durch einen in der Hand gehaltenen Mikrocomputer oder, vorzugsweise, durch ein geeignetes tragbares oder ambulantes Mikrocomputergerät ersetzt werden könnte.
  • 4 wird hier bereitgestellt, um die chronologische Beziehung zwischen dem PKG, wie in 3 gezeigt, und dem PAP-Signal darzustellen. Es wurde mittels eines Swan-Ganz-Katheters aufgenommen, wie später im Versuchsprotokoll beschrieben wird.
  • Wieder mit Bezug auf 1 wird ein elektrisches Signal, das die Herztöne eines Patienten darstellt, mittels des Luftkopplungs- oder Kontaktmikrophons oder durch einen Vibrationsmeßfühler 6 erzeugt. Dieses Signal wird durch einen geeigneten Verstärker 10 verstärkt und durch den Computer 12 digitalisiert, wobei ein digitalisiertes elektrisches Signal xS(t) erzeugt wird, das die Herztöne eines Patienten darstellt.
  • Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform wird die Vorrichtung zur Abschätzung des systolischen und mittleren pulmonalen Arteriendrucks eines Patienten mittels eines Computers 12 ausgeführt, der mit der entsprechenden Software, Elektroden 4, einem Mikrophon 6 und geeigneten Verstärkern 8 und 10 ausgestattet ist. Die Vorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung umfaßt eine Anzahl von Elementen, die weiter unten beschrieben werden.
  • Ein erstes Erzeugungsmittel ist zum Erzeugen eines elektrischen Signals xS(t), welches Herztöne des Patienten darstellt, bereitgestellt. Dieses erste Erzeugungsmittel wird vorzugsweise durch das Mikrophon 6 und den geeigneten Verstärker 10 verkörpert. Ebenfalls beinhaltet ist ein erstes Extraktionsmittel zum Extrahieren des zweiten Herztons S2(t) aus dem von dem ersten Erzeugungsmittel erzeugten Signal. Es gibt, wie es auf dem Fachgebiet bekannt ist, ein Verfahren zum Extrahieren des zweiten Herztons S2(t), wie zum Beispiel das Verfahren, welches von Durand, L. G. et al. "Evaluation of FFT-based and modern parametric methods fort he spectral analysis of bioprosthetic valve sound," IEEE Trans Biomed Eng, Band 33, Nr. 6, S. 572-578, 1986, beschrieben wurde. Daneben ist ein zweites Extraktionsmittel zum Extrahieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) aus dem durch das erste Extraktionsmittel extrahierte S2(t) beinhaltet. Darüber hinaus wird ein drittes Extraktionsmittel zum Extrahieren eines Signals, welches das mittlere Herzintervall aus dem von dem ersten Erzeugungsmittel erzeugten Signal darstellt, eingesetzt. Daneben wird ein Korrelierungsmittel zum Korrelieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) zum Erhalt einer Kreuzkorrelationsfunktion eingesetzt. Außerdem wird ein Meßmittel zum Messen eines Teilungsintervalls als Zeit des Auftretens des Maximalwertes der von dem Korrelierungsmittel erhaltenen Kreuzkorrelationsfunktion eingesetzt. Außerdem wird in dieser bevorzugten Ausführungsform ein zweites Erzeugungsmittel zum Erzeugen eines normalisierten Teilungsintervalls durch Dividieren des von dem Meßmittel erhaltenen Teilungsintervalls durch das von dem dritten Extraktionsmittel erhaltene mittlere Herzintervall bereitgestellt. Schließlich wird ein Abschätzmittel zum Abschätzen des systolischen und des mittleren pulmonalen Arteriendrucks mit Hilfe vorgegebener regressiver Funktionen, wobei die vorgegebenen regressiven Funktionen Beziehungen zwischen dem normalisierten Teilungsintervall und dem systolischen und dem mittleren pulmonalen Arteriendruck beschreiben, bereitgestellt. Vorzugsweise werden das erste Extraktionsmittel, das zweite Extraktionsmittel, das dritte Extraktionsmittel, das Korrelationsmittel, das Meßmittel, das zweite Erzeugungsmittel und das Abschätzmittel durch den Computer 12 verkörpert.
  • Mittels der oben beschriebenen Vorrichtung ist es möglich, den systolischen und pulmonalen Arteriendruck eines Patienten mit größerer Effizienz und Genauigkeit abzuschätzen, als dies mit den Verfahren und Vorrichtungen, die im Stand der Technik offenbart werden, der Fall ist.
  • Vorzugsweise weisen die vorgegebenen regressiven Funktionen die Form x = a + by1/n auf, wobei y das normalisierte Teilungsintervall, 1 ≤ n ≤ 4, x entweder der systolische pulmonale Arteriendruck oder der mittlere pulmonale Arteriendruck und a und b vorgegebene Konstanten darstellen. Die Methode zum Erhalt der bevorzugten vorgegebenen regressiven Funktionen wird weiter unten in Bezug auf 10 und 11 beschrieben.
  • Vorzugsweise umfaßt das oben beschriebene zweite Extraktionsmittel eine Anzahl von Elementen, die ebenfalls durch den Computer 12 verkörpert sind. Diese Elemente werden im Folgenden beschrieben.
  • Ein erstes Bestimmungsmittel wird eingesetzt zum Bestimmen einer Wigner-Ville-Verteilung WS(t,f) in Bezug auf die Zeit t und die Frequenz f des von dem ersten Extraktionsmittel extrahierten Signals S2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00130001
  • Daneben wird ein erstes Filtermittel zum Filtern des von dem ersten Bestimmungsmittel erhaltenen WS(t,f) eingesetzt. Dieses benutzt die folgende Funktion zum Erhalt einer maskierten Zeit-Frequenz-Darstellung mA(t, f) der Aortenkomponente A2(t): mA(t,f) = WS(t,f)· Mask(t,f)
  • Mask(t,f) wird um einen ersten, dominantesten Rand in Zeit wie auch in Frequenz von WS(t,f) herum auf 1,0 und anderswo auf 0,0 gesetzt. Auch ist ein zweites Bestimmungsmittel beinhaltet zum Bestimmen der augenblicklichen Frequenzfunktion IA(t) der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00130002
  • Darüber hinaus ist ein drittes Bestimmungsmittel beinhaltet zum Bestimmen einer Phasenfunktion φA(t) der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00130003
  • Daneben ist ein viertes Bestimmungsmittel beinhaltet zum Bestimmen einer Amplitudenhüllkurve AA(t) niedriger Frequenz, welche der Aortenkomponente A2(t) entspricht. Das vierte Bestimmungsmittel umfaßt eine Anzahl von Elementen, einschließlich: ein Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Analysenform S2C(t) des Signals S2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: S2C(t) = S2(t) + j·S2H(t)wobei S2H(t) die Hilbert-Transformierte von S2(t) ist; ein Multiplikationsmittel zum Multiplizieren von S2C(t) mit exp(–jφA(t)) zum Erhalt von S2C(t)·exp(–jφA(t)); und schließlich ein Filtermittel zum Tiefpaßfiltern des von dem Multiplikationsmittel erhaltenen Signals.
  • Auch in dieser bevorzugten Ausführungsform beinhaltet ist ein fünftes Bestimmungsmittel zum Bestimmen der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: A2(t) = AA(t)·sin(φA(t))
  • Daneben wird ein Subtraktionsmittel eingesetzt zum Subtrahieren des von dem fünften Extraktionsmittel erhaltenen Signals A2(t) von dem von dem ersten Extraktionsmittel erhaltenen Signal S2(t) zum Erhalt eines Differenzsignals xD(t).
  • Darüber hinaus wird ein sechstes Bestimmungsmittel eingesetzt zum Bestimmen einer Wigner-Ville-Verteilung WD(t,f) in Bezug auf die Zeit t und die Frequenz f des Differenzsignals xD(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00140001
  • Auch ist ein zweites Filtermittel beinhaltet zum Filtern des von dem sechsten Bestimmungsmittel erhaltenen WD(t,f) mit Hilfe der folgenden Funktion zum Erhalt einer maskierten Zeit-Frequenz-Darstellung mP(t,f) der pulmonalen Komponente P2(t): mP(t,f) = WD(t,f)·Mask(t,f)
  • Im Obigen ist Mask(t,f) um den dominantesten Rand von WD(t,f) herum auf 1,0 und anderswo auf 0,0 gesetzt.
  • Daneben wird ein siebentes Bestimmungsmittel eingesetzt zum Bestimmen der augenblicklichen Frequenzfunktion IP(f) der pulmonalen Komponente P2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00150001
  • Auch ist ein achtes Bestimmungsmittel beinhaltet zum Bestimmen der Phasenfunktion φP(t) der pulmonalen Komponente P2(t) mit Hilfe der Funktion:
    Figure 00150002
  • Darüber hinaus wird ein neuntes Bestimmungsmittel eingesetzt zum Bestimmen einer Amplitudenhüllkurve AP(t) niedriger Frequenz, welche der pulmonalen Komponente entspricht. Das neunte Bestimmungsmittel umfaßt eine Anzahl von Elementen einschließlich: ein zehntes Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Analysenform XDH(t) des Signals xD mit Hilfe der Funktion: xDC(t) = xD(t) + jxDH(t)wobei xDH(t) die Hilbert-Transformierte von xD(t) ist; ein Multiplikationsmittel zum Multiplizieren von xDC(t) mit exp(–jφP(t)) zum Erhalt von xDC(t)·exp(–jφP(t)); und schließlich ein Filtermittel zum Tiefpaßfiltern des von dem Multiplikationsmittel erhaltenen Signals.
  • Schließlich ist das letzte Element in dieser bevorzugten Ausführungsform des zweiten Extraktionsmittels ein elftes Bestimmungsmittel zum Bestimmen der pulmonalen Komponente P2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: P2(t) = AP(t)·sin(φP(t)).
  • In Bezug auf 5 und 6 werden Blockdiagramme der Stufen der Erfassung und Verarbeitung des PKG-Signals gezeigt. Gemäß 5 wird das verstärkte PKG-Signal hochpaßgefiltert, um Niedrigfrequenzkomponenten zu eliminieren, die nicht mit dem PAP in Beziehung stehen, wie zum Beispiel beschrieben von Chen, D. et al. "Estimation of pulmonary artery pressure by spectral analysis of the second heart sound," American Journal of Cardiology, Band 78, S. 785-789, 1996, wie zum Beispiel Signale der Herzbewegung, Zwerchfellbewegung und Brustkorbbewegung. Laut Chen, D. et al., wie oben erwähnt, variierte der Frequenzbereich der Resonanzfrequenz von P2(t) zwischen 20 Hz und 200 Hz. Infolgedessen wird die übergreifende Frequenzantwort des PKG-Verstärkers auf 300 Hz beschränkt, indem ein integrierter Antialiasing-Tiefpaß-Butterworth Filter der 5. Ordnung benutzt wird. Es wird ein 10-Bit oder 12-Bit Analog-Digital-Wandler, der durch einen Computer geregelt wird, benutzt, um das PKG-Signal mit einer Geschwindigkeit von 1000 Samples pro Sekunde zu digitalisieren. Ein ähnlicher Prozeß könnte auf das EKG-Signal angewendet werden. Das digitalisierte PKG-Signal wird dann im Verhältnis zu der QRS-Komplex Welle des EKGs verarbeitet, die der komplexen elektrischen Welle entspricht, die durch die elektrische Depolarisation der Herzkammern während der Kontraktion des Herzens entsteht, oder direkt, um das S2(t) Signal eines jeden Herzzyklus zu extrahieren und auch um die Dauer des Herzintervalls zu beurteilen, wie in 6 dargestellt. In der vorliegenden Patentanmeldung wurde dieses Intervall durch das EKG, das von der Körperoberfläche von Tieren abgeleitet wurde, berechnet. In der bevorzugten Ausführungsform könnte es von dem digitalisierten PKG hergeleitet werden, indem das mittlere Zeitintervall aus einer Serie von zwei oder mehreren aufeinander folgenden ersten Herztönen S1(t) gemessen wird, so wie es von Sava, H. et al. "Automatic detection of cardiac cycle based on an adaptive time-frequency analysis of the phonocardiogram," 19th Annual International Conf IEEE-EMBS, S. 1316-1319, 1997, beschrieben wurde. Bei einer Ausführungsform der Erfindung könnte das EKG Signal, welches auch als Bezugspunkt der zeitlichen Koordination des Herzens benutzt wird, durch ein Impulssignal niedriger Frequenz, welches von der Halsschlagader oder der Armschlagader oder direkt von dem Brustbereich über der Herzspitze als Apexkardiogramm unter Verwendung von Vibrationsmeßfühlern niedriger Frequenz aufgenommen wird, ersetzt werden. Unter einem Impulssignal niedriger Frequenz versteht man eine Frequenz von weniger als 50 Hz.
  • Der Ablauf der Signalverarbeitung des PKG ist in 6 dargestellt. Eine Serie von ungefähr 10 aufeinander folgenden S2(t) Signalen wird aus dem digitalisierten PKG heraus erfaßt, entweder mit Hilfe der QRS-Welle des Signals des Referenz-EKGs so wie von Durand, L. G. et al. "Evaluation of FFT-based and modern parametric methods for the spectral analysis of bioprosthetic valve sounds," IEEE Trans Biomed Eng, Band 33, Nr. 6, S. 572-578, 1986, beschrieben wurde, oder dem oben erwähnten Verfahren, das von Sava et al. beschrieben wurde, um S1(t) und S2(t) zu identifizieren. Die A2(t) und P2(t) Komponenten werden dann von den S2(t) Signalen extrahiert. Wenn A2(t) und P2(t) zwei zeitlich deutlich getrennte Wellen bilden, wie in 3 gezeigt, wird A2(t) als erste Welle identifiziert und benutzt, um das Teilungsintervall (SI) zwischen A2(t) und P2(t) zu berechnen, gemäß der in 8 und 9 dargestellten Korrelationsmethode.
  • Wenn A2(t) und P2(t) sich überlappen, wird das Modell transienter Chirp-Signale von A2(t) und P2(t), wie unten beschrieben, benutzt und im Zeit-Frequenz-Bereich angewendet, um A2(t) und P2(t) zu identifizieren und voneinander zu trennen und dann das SI zu berechnen.
  • Bei einer Ausführungsform wird das Herzintervall durch Durchschnittsberechnung des QRS-Wellen-Intervalls aus einer Serie von 10 aufeinander folgenden QRS-Wellen des EKG-Signals oder durch Durchschnittsberechnung des S1(t)-bis-S1(t)-Intervalls aus 10 aufeinander folgenden S1(t), oder des S2(t)-bis-S2(t)-Intervalls aus 10 aufeinander folgenden S2(t) des PKG-Signals abgeschätzt. Das SI wird dann wie folgt auf das Herzintervall hin normalisiert: NSI (%) = (100 × SI)/(Herzintervall) (1)
  • Der resultierende Wert wird in die folgenden beiden Gleichungen eingesetzt: Systolischer PAP = –21,73 + 26,35 NSI0,5 (2) Mittlerer PAP = –13,73 + 19,20 NSI0,5 (3)um einen Schätzwert der systolischen und mittleren PAPs bereitzustellen. Diese Beziehungen sind in 7 und 8 dargestellt. Sie werden durch ein Tiermodell experimenteller pulmonaler Hypertonie erhalten.
  • Gemäß der vorliegenden Erfindung wird auch ein Verfahren zum Abschätzen des systolischen und mittleren pulmonalen Arteriendrucks eines Patienten bereitgestellt, welches mit dem Erzeugen eines elektrischen Signals xS(t), das die Herztöne des Patienten darstellt, beginnt. Der zweite Herzton S2(t) wird aus xS(t) extrahiert, im Folgenden werden dann die pulmonale und die Aortenkomponente P2(t) und A2(t) aus S2(t) extrahiert. Ein Signal, welches das mittlere Herzintervall darstellt, wird aus dem Signal xS(t) extrahiert. P2(t) und A2(t) werden dann kreuzkorreliert, um eine Kreuzkorrelationsfunktion zu erhalten, welche dann die Bestimmung des Teilungsintervalls als Ziel des Auftretens des Maximalwertes der Kreuzkorrelationsfunktion erlaubt. Das Teilungsintervall wird dann normalisiert, indem es durch das mittlere Herzintervall geteilt wird. Schließlich können der systolische und mittlere pulmonale Arteriendruck mit Hilfe vorgegebener regressiver Funktionen abgeschätzt werden. Vorzugsweise haben solche Funktionen die Form x = a + by1/n so wie die in 10 und 11 gezeigten Funktionen, wobei n = 2.
  • A2(t) und P2(t) sind beide als ein schmalbandiges, nicht-lineares Chirp-Signal geformt, das eine schnell fallende augenblickliche Frequenz pro Zeit aufweist. Jede Komponente ist definiert durch ein Funktionspaar, welches ihre augenblickliche Amplitude, wie zum Beispiel die Signalhüllkurve, sowie ihre augenblickliche Phase beschreibt, und zwar gemäß der folgenden Gleichung: S2(t) = AA(t)sin(φA(t)) + AP(t – t0) sin(φP(t)) + N(t) (4) wobei A(t) und φ(t) die Amplituden- und die Phasenfunktionen jeder Komponente sind, identifiziert durch Indices A für A2(t) und P für P2(t), to = SI, d. h. das Teilungsintervall zwischen A2(t) und P2(t), und N(t) das Hintergrundgeräusch des digitalisierten S2(t) Signals ist, welches das Brustkorbgeräusch, das Grundrauschen und das elektronische Geräusch des PKG-Verstärkers und des Analog-Digital-Wandlers darstellt.
  • Der Schritt der Extraktion der Aorten- und pulmonalen Komponente A2(t) und P2(t) aus S2(t) umfaßt vorzugsweise die folgenden Schritte.
  • Eine Wigner-Ville-Verteilung WS(t,f) aus S2(t) wird mit Hilfe der folgenden Funktion berechnet:
    Figure 00190001
  • Die resultierende Zeit-Frequenz-Verteilung WS(t,f) wird mit Hilfe der folgenden Zeit-Frequenz-Funktion zum Erhalt einer maskierten Zeit-Frequenz-Darstellung mA(t, f) der Aortenkomponente A2(t) gefiltert: mA(t,f) = WS(t,f) Mask(t,f) (6)wobei Mask(t,f) = 1,0 um die dominante Energie der A2(t) Zustandskurve in der Zeit-Frequenz-Ebene von WS(t,f) herum, und
    = 0,0 anderswo in der Zeit-Frequenz-Ebene.
  • Hier ist die dominante Energie der A2(t)-Zustandskurve definiert als der erste, dominanteste Rand in Zeit wie auch in Frequenz von WS(t,f).
  • Die augenblickliche Frequenzfunktion IA(t) der Aortenkomponente A2(t) wird abgeschätzt mit Hilfe der Berechnung der folgenden Funktion:
    Figure 00200001
  • Die Phasenfunktion φA(t) der Aortenkomponente A2(t) wird folgendermaßen berechnet:
    Figure 00200002
  • Mit Erhalt der Phasenfunktion von A2(t) wird die analytische Form des Signals, S2C(t), mit Hilfe der Hilbert Transformierten generiert: S2C(t) = S2(t) + j S2H(t) (9)wobei S2H(t) die Hilbert-Transformierte von S2(t) ist, nämlich des digitalisierten S2(t) Signals. Das analytische Signal wird mit dem Ausdruck exp(–jφA(t)) multipliziert, so daß: S2C(t) exp(–jφA(t)) = AA(t) + {P2(t – t0) + N(t)} exp(–jφP(t) – φA(t)). (10)
  • In dieser Gleichung bedeutet
    Figure 00200003
    und e = 2,71828. Dieser Entstörungsablauf generiert das Signal AA(t), welches eine niederfrequente Komponente ist, die der Amplitudenhüllkurve von A2(t) entspricht und ein phasenmoduliertes P2(t) Signal, einschließlich des Hintergrundgeräusches, dessen Frequenz proportional zum Teilungsintervall to und der Phasendifferenz (φP(t) – φA(t)) ist, wie in 15 gezeigt. Die Amplitudenhüllkurve AA(t) aus A2(t), wie in 16 dargestellt, wird durch Anwendung eines Tiefpaßfilters auf das Signal S2C(t) exp(–jφA(t)) im dem Frequenzbereich mit einer Ausschaltfrequenz zwischen 16 und 64 Hz erhalten, wie in 15 dargestellt. Die A2(t) Komponente wird dann mit Hilfe der folgenden Gleichung geformt: A2(t) = AA(t)·sin(φA(t)) (11)
  • Das A2(t) Signal wird mit Hilfe der Gleichung (11) aufgebaut und dann von dem digitalisierten S2(t) Signal nach regelrechter Ausrichtung mit Hilfe einer Korrelationsmethode subtrahiert. Die WVD des Differenzsignals xD(t) wird gemäß folgender Funktion berechnet:
    Figure 00210001
  • Die Zeit-Frequenz-Darstellung WD(t,f) wird mit Hilfe der folgenden Zeit-Frequenz-Funktion gefiltert, um die maskierte Zeit-Frequenz-Darstellung mP(t,f) der pulmonalen Komponente P2(t) zu erhalten: mP(t,f) = WD(t,f) Mask(t,f) (13)wobei Mask(t,f) = 1,0 um die dominante Energie der P2(t) Zustandskurve in der Zeit-Frequenz-Ebene von WD(t,f) herum,
    = 0,0 anderswo in der Zeit-Frequenz-Ebene.
  • Hier ist die dominante Energie der P2(t)-Zustandskurve definiert als der dominanteste Rand von WD(t,f). Die augenblickliche Frequenzfunktion IP(t) der pulmonalen Komponente P2(t) wird berechnet mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00210002
    und die Phase derselben abgeschätzt P2(t) gemäß der Funktion:
    Figure 00210003
  • Die Amplitudenhüllkurve AP(t) niedriger Frequenz, welche der pulmonalen Komponente P2(t) entspricht, wird dann berechnet mit Hilfe der Analysenform xDC(t) des Signals xD(t) gemäß der folgenden Funktion: xDC(t) = xD(t) + jxDH(t) (16)wobei xDH(t) die Hilbert-Transformierte von xD(t), nämlich des Differenzsignals, ist. Das analytische Signal xDC(t) wird mit dem Ausdruck exp(–jφP(t)) multipliziert, so daß: xDC(t) exp(–jφP(t)) = AP(t) + N(t – t0)exp(j(φP(t))). (17)
  • Die Amplitudenhüllkurve AP(t) aus P2(t) wird erhalten durch Anwendung eines Tiefpaßfilters mit einer Ausschaltfrequenz zwischen 16 und 64 Hz auf das Signal xDC(t) exp(–jφP(t)) in dem Frequenzbereich, um die Ausdrücke N(t – t0)exp(j(φP(t))) zu eliminieren, die die verbleibenden Modellierungsfehlsignale von A2(t) und P2(t), einschließlich jeglicher im S2(t) Originalsignal vorhandenen Hintergrundgeräusche darstellen.
  • Schließlich wird die pulmonalen Komponente P2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion bestimmt: P2(t) = AP(t)·sin(φP(t)). (18)
  • Die Ausschaltfrequenz der Tiefpaßfilter mit deren Hilfe die Amplitudenfunktion A2(t) in Gleichung (10) und die von P2(t) in Gleichung (17) extrahiert wird, kann bestimmt und direkt im Frequenzbereich angewendet werden. Erstens wird das Signal S2C(t) exp(–jφA(t)) oder xDC(t) exp(–jφP(t)) im Frequenzbereich mit Hilfe der diskreten Fourier- Transformation (DFT) umgewandelt und dann das Leistungsspektrum desselben berechnet und auf 1,0 normalisiert. Zweitens wird die Bandbreite der Energiekeule mit hauptsächlich niedriger Frequenz des Leistungsspektrums, siehe 15 und 21, durch Berechnen der Frequenz, die 5 % der maximalen Energie dieser Energiekeule entspricht, bestimmt. Diese Frequenz wird dann als die Ausschaltfrequenz des Tiefpaßfilters betrachtet, mit dessen Hilfe die Amplitudenhüllkurve des Signals extrahiert wird. Drittens wird in dem Frequenzbereich eine Filterung angewendet mit Hilfe eines Filters, der die echten und imaginären Teile der DFT des Signals für Frequenzbänder unterhalb der Ausschaltfrequenz mit 1,00 multipliziert, für Frequenzbänder, die der Ausschaltfrequenz entsprechen, mit 0,70, für das erste Frequenzband oberhalb der Ausschaltfrequenz mit 0,20, für das zweite Frequenzband oberhalb der Ausschaltfrequenz mit 0,02 und für alle anderen Frequenzbänder oberhalb der Ausschaltfrequenz mit 0,00, siehe 15 und 21, und beachte die drei Transitionskoeffizienten (0,70, 0,20 und 0,02), die auf der Frequenzantwort des Tiefpaßfilters durch drei Sterne identifiziert sind. Viertens wird die resultierende DFT-Darstellung im Zeitbereich durch Anwendung einer umgekehrten DFT umgewandelt.
  • Vorzugsweise weist, angesichts des Obigen, die Tiefpaßfilterung zum Extrahieren von A2(t) und P2(t) die folgenden Schritte auf.
  • Erstens wird das S2(t) Signal oder das Differenzsignal XD(t) mit Hilfe einer diskreten Fourier-Transformierung in einen Frequenzbereich umgewandelt und eine Transformierte erhalten. Zweitens wird ein Leistungsspektrum der aus dem ersten Schritt erhaltenen Transformierten erhalten. Drittens wird eine Energiekeule mit hauptsächlich niedriger Frequenz des Leistungsspektrums bestimmt. Viertens wird die Ausschaltfrequenz als Frequenz, die 5 % der Energie der Energiekeule mit hauptsächlich niedriger Frequenz entspricht, bestimmt. Fünftens werden Frequenzbänder des S2C(t) Signals oder des Differenzsignals XD(t) mit Hilfe einer diskreten Fourier-Transformation bestimmt. Sechstens werden echte und imaginäre Teile von Frequenzbändern, die unterhalb der Ausschaltfrequenz liegen, mit 1,00 multipliziert. Siebtens werden echte und imaginäre Teile von einem Frequenzband, das der Ausschaltfrequenz entspricht, mit 0,70 multipliziert. Achtens werden echte und imaginäre Teile von einem ersten Frequenzband, das oberhalb der Ausschaltfrequenz liegt, mit 0,20 multipliziert. Neuntens werden echte und imaginäre Teile von einem zweiten Frequenzband, das oberhalb der Ausschaltfrequenz liegt, mit 0,02 multipliziert.
  • Zehntens werden echte und imaginäre Teile von allen anderen Frequenzbändern, die oberhalb der Ausschaltfrequenz liegen, mit 0,00 multipliziert. Schließlich wird eine umgekehrte diskrete Fourier-Transformation auf die Ergebnisse des sechsten, siebten, achten, neunten und zehnten Schritts angewendet, um eine Darstellung im Zeitbereich zu erhalten.
  • Ein Beispiel eines digitalisierten S2(t) Signals mit überlappenden A2(t) und P2(t) Komponenten und Hintergrundgeräuschen wird in 12 dargestellt. Die Methode, die für das Extrahieren überlappender A2(t) und P2(t) Signale aus S2(t) Signalen entwickelt wurde, wird, wie in 12 bis 17 beziehungsweise 18 bis 23 dargestellt, in zwei Schritten mit Hilfe des vorher beschriebenen Ansatzes eines nicht-linearen, transienten Chirp-Aufbaus ausgeführt. Da A2(t) vor P2(t) auftritt, wird dessen augenblickliche Frequenz (IF) zuerst abgeschätzt, indem die WVD von S2(t), wie in 13 gezeigt, berechnet wird. Ein Maskierungsablauf, welcher einen Filterungsschritt darstellt, wird dann angewendet, um den ersten dominantesten Rand von S2(t), der in Zeit wie auch Frequenz der Zeit-Frequenz-Zustandskurve entspricht, von A2(t) zu extrahieren. Der Maskierungsablauf dient zur Entfernung der Kreuzprodukte, der P2(t) Komponente und jeglicher Hintergrundgeräusche und ist in 14 gezeigt. Der Anwendung des Maskierungsablaufs auf die WVD von S2(t) folgt mit Hilfe des isolierten Energierandes die Abschätzung der Zeit-Frequenz-Zustandskurve der IF-Funktion von A2(t), die als schwarze, über die Wigner-Ville Verteilung von A2(t) eingeblendete Line der 14 dargestellt ist, durch Berechnung des ersten Momentes der maskierten Verteilung mit der Gleichung (7). Die Phasenfunktion von A2(t) wird dann mit Hilfe der Gleichung (8) berechnet und die analytische Form des Signals wird mit Hilfe der Hilbert-Transformierten generiert. Das analytische Signal wird mit dem Ausdruck exp(–jφA(t)) multipliziert und mit einer Ausschaltfrequenz, die durch die Bandbreite ihrer ersten dominantesten Keule, siehe 15, bestimmt wird, tiefpaßgefiltert. Die resultierende A2(t) Hüllkurve, die in 16 gezeigt ist, wird dann benutzt, um das A2(t) Signal aufzubauen, wie in 17 gezeigt, welches vom S2(t) Signal subtrahiert wird, wie in 12 gezeigt. Die resultierenden Differenzsignale, gezeigt in 18, enthalten die P2(t) Komponente, das Hintergrundgeräusch und ein verbleibendes A2(t) Fehlersignal, welches nicht mit A2(t) korreliert und welches aus dem A2(t) Entstörungsablauf resultiert. Die Extraktion der P2(t) Komponente wird mit Hilfe eines ähnlichen Ansatzes ausgeführt, siehe 18 bis 23, und zwar durch Anwendung eines nicht-linearen, transienten Chirp-Aufbaus auf das Differenzsignal XD(t), wie in 18 gezeigt.
  • Ein Schweinemodell wurde für die experimentellen Studien zur Überprüfung der Signalerfassungs und -verarbeitungsverfahren ausgewählt. Schweine und Menschen haben eine ähnliche kardiovaskuläre, pulmonale und metabolische Physiologie. Bei diesen Tieren wurde pulmonale Hypertonie durch intravenöse Infusion eines Thromboxan-Analogons, welches eine deutliche Gefäßverengung in den Lungengefäßen verursacht, induziert. PAP-Messungen mit hoher Wiedergabetreue wurden mit Hilfe eines 7F Millar Katheters, Modell Mikro-Tip, SPR 598, welcher in die linke Jugularvene eingeführt und in die Hauptlungenarterie eingeschwemmt wurde, ausgeführt. Das Mikromanometer wurde mit Hilfe eine Quecksilbersäulen-Vorrichtung kalibriert. Ein PKG-Mikrophon wurde auf dem pulmonalen Bereich der Thoraxoberfläche positioniert, um das thorakale PKG aufzunehmen. Auch wurde in ähnlicher Weise ein EKG abgeleitet, verstärkt und digitalisiert, um die Analyse des PKGs und die Berechnung des Herzintervalls zu vereinfachen. Die PAP-, EKG- und PKG-Signale mit hoher Wiedergabetreue wurden mit einer Geschwindigkeit von 1000 Samples pro Sekunde durch ein Datenerfassungssystem, das in einem Personalcomputer, wie in 1 dargestellt, installiert ist, digitalisiert.
  • EKG, PKG und PAP wurden bei 15 Tieren aufgezeichnet und das Teilungsintervall zwischen A2(t) und P2(t) wurde für 59 verschiedene Aufzeichnungen berechnet. Im Falle einer Überlappung von A2(t) und P2(t) wurde der vorher beschriebene Entstörungsansatz angewendet, um eine effiziente Identifizierung und Extraktion von A2(t) und P2(t) aus S2(t) sicherzustellen. Das A2(t) – P2(t) Teilungsintervall (SI) wurde berechnet, indem die Kreuzkorrelationsfunktion zwischen A2(t) und P2(t) ausgerechnet wurde, wie in 9 gezeigt, und durch Messen der Zeit des Auftretens ihrer maximalen Amplitude. SI wurde dann für die Herzfrequenz wie folgt normalisiert (NSI): NSI = (SI × 100)/(Dauer des Herzzyklus). Die Dauer des Herzzyklus wurde durch Berechnung des Intervalls zwischen 10 aufeinander folgenden QRS-Wellen des EKG erhalten. Es könnte auch durch Berechnen des mittleren Intervalls zwischen einer Serie von aufeinander folgenden S1(t) oder S2(t) des PKGs abgeschätzt werden.
  • Die Messung des SI war bei 88 % der Aufzeichnungen durchführbar. Eine nichtlineare, regressive Analyse wurde benutzt, um die Beziehung zwischen dem normalisierten NSI und dem PAP zu untersuchen. Erstens wurde der Ablauf einer Kurvenanpassung ausgeführt, um die Kurve zu bestimmen, die die beste Passung zu den bei Schweinen gesammelten Daten bereitstellt. Zweitens wurde der Bestimmungskoeffizient (r) und der Standardfehler des Schätzwertes (SEE) benutzt, um die Güte der Passung zwischen der optimalen regressiven Kurve und den Daten zu beurteilen. Die Ergebnisse dieser statistischen Analyse zeigten, daß es eine starke Beziehung zwischen dem normalisierten SI (NSI) und dem systolischen PAP, r = 0,95 und SEE = ± 4,6 mmHg, wie in 10 gezeigt, oder dem mittleren PAP, r = 0,93 und SEE = ± 3,6 mmHg, wie in 11 gezeigt, gab. Diese Beziehungen werden mit Hilfe der Gleichungen (2) und (3) beschrieben, wenn das Modell den systolischen beziehungsweise mittleren PAP einschließt. Ferner waren die Werte des NSI, die mit diesem Schweinemodell erhalten wurden, normaler PAP: 3,3 ± 0,4 %, leichte pulmonale Hypertonie: 5,6 ± 0,8 %, und schwere pulmonale Hypertonie: 8,2 ± 1,2 %, sehr konsistent mit denen, die bei Menschen festgestellt wurden, wie von Leung et al. "Analysis of the second heart sound for diagnosis of paediatric heart disease," IEEE Proceedings Sci Meas Technol, Band 145, Nr. 6, S. 285-290, 1998, gezeigt wurde, wobei normale Testpersonen Messungen von 3,3 ± 1,8 % aufwiesen und Patienten mit Erkrankungen, die Druck- oder Volumenüberladung der rechten Herzkammer verursachten, Messungen von 5,7 ± 1,0 % aufwiesen. Dementsprechend glauben wir, daß diese Gleichungen bei Menschen direkt anwendbar sind. Dies ist der erste Nachweis des Umstandes, daß das NSI einen genauen quantitativen Schätzwert des systolischen und des mittleren PAP bereitstellen kann, und ferner verhält sich dieser Parameter relativ unabhängig von Herzfrequenz und vom systemischen arteriellen Druck.
  • Der zweite Teil der experimentellen Studie war der Untersuchung der Beziehung zwischen dem Spektrum von P2(t) und dem mittleren und systolischen PAP gewidmet.
  • Die mittlere Resonanzfrequenz (Fp) von P2(t) wurde durch die Berechnung des Leistungsspektrums von P2(t) bestimmt, wenn P2(t) deutlich von A2(t) getrennt war, oder von der entstörten P2(t) Komponente, in Fällen, in denen es ein Überlappen zwischen A2(t) und P2(t) gab. Eine moderate Korrelation wurde zwischen Fp und dem systolischen PAP festgestellt, r = 0,47 und SEE = ± 11,9 mmHg, oder dem mittleren PAP, r = 0,50 und SEE = ± 8,8 mmHg. Dieses niedrige Niveau der Korrelation war durch die große Variabilität bedingt, die von einem Tier zum nächsten beobachtet wurde. Im Hinblick auf den Qualitätsfaktor (Q) von P2(t) gab es lediglich eine schwache Korrelation mit dem PAP, r < 0,25. Dieses schwache Ergebnis von Q scheint mit dessen Abhängigkeit von der Amplitude von P2(t) und der mechanischen Kopplung zwischen Mikrophon und dem Brustkorb, welche hochgradig variable Parameter von Tier zu Tier darstellen, zusammenzuhängen. Wir haben daher den Schluß gezogen, daß der spektrale Ansatz unter Benutzung von Fp und Q zum Abschätzen des mittleren oder systolischen PAP als solches nicht für eine Patentanmeldung geeignet ist, sondern weiterführender Untersuchungen und Experimente bedarf, um die anderen anatomischen und physiologischen Faktoren zu bestimmen, die diese Beziehungen beeinflussen.

Claims (9)

  1. Verfahren zur Abschätzung des systolischen und des mittleren pulmonalen Arteriendrucks eines Patienten, mit den folgenden Schritten: (a) Erzeugen eines elektrischen Signals xS(t), das Herztöne des Patienten darstellt; (b) Extrahieren des zweiten Herztons S2(t) aus dem in Schritt (a) erzeugten Signal; (c) Extrahieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) aus S2(t); (d) Extrahieren eines Signals, welches das mittlere Herzintervall aus dem in Schritt (a) erzeugten Signal darstellt; (e) Korrelieren der pulmonalen und der Aortenkkomponente P2(t) und A2(t) zum Erhalt einer Kreuzkorrelationsfunktion; (f) Messen eines Teilungsintervalls als Zeit des Auftretens des Maximalwertes der in Schritt (e) erhaltenen Kreuzkorrelationsfunktion; (g) Erzeugen eines normalisierten Teilungsintervalls durch Dividieren des in Schritt (f) erhaltenen Teilungsintervalls durch das in Schritt (d) erhaltene mittlere Herzintervall; und (h) Abschätzen des systolischen und des mittleren pulmonalen Arteriendrucks mit Hilfe vorgegebener regressiver Funktionen, wobei die vorgegebenen regressiven Funktionen Beziehungen zwischen dem normalisierten Teilungsintervall und dem systolischen und dem mittleren pulmonalen Arteriendruck beschreiben.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Extrahieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) aus S2(t) in Schritt (c) die folgenden Schritte umfaßt: (i) Bestimmen einer Wigner-Ville-Verteilung WS(t,f) in Bezug auf die Zeit t und die Frequenz f des in Schritt (b) erzeugten Signals S2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00280001
    (ii) Filtern des in Schritt (i) erhaltenen WS(t,f) mit Hilfe der folgenden Funktion zum Erhalt einer maskierten Zeit-Frequenz-Darstellung mA(t, f) der Aortenkomponente A2(t) mA(t,f) = WS(t,f)·Mask(t, f)wobei Mask(t,f) um den ersten, dominantesten Rand herum in Zeit wie auch in Frequenz von WS(t,f) auf 1,0 und anderswo auf 0,0 gesetzt ist; (iii) Bestimmen der momentanen Frequenzfunktion IA(t) der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00290001
    (iv) Bestimmen einer Phasenfunktion φA(t) der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00290002
    (v) Bestimmen einer Amplitudenhüllkurve AA(t) niedriger Frequenz, welche der Aortenkomponente A2(t) entspricht, mit Hilfe der folgenden Schritte: (A) Bestimmen einer Analysenform S2C(t) des Signals S2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: S2C(t) = S2(t) + j·S2H(t)wobei S2H(t) die Hilbert-Transformierte von S2(t) ist; (B) Multiplizieren von S2C(t) mit exp(–jφA(t)) zum Erhalt von S2C(t)·exp(–jφA(t));(C) Tiefpaßfiltern des in Schritt (v) (B) erhaltenen Signals; (vi) Bestimmen der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: A2(t) = AA(t)·sin(φA(t));(vii) Subtrahieren des in Schritt (vi) erhaltenen Signals A2(t) von dem in Schritt (b) erhaltenen Signal S2(t) zum Erhalt eines Differenzsignals xD(t); (viii) Bestimmen einer Wigner-Ville-Verteilung WD(t,f) in Bezug auf die Zeit t und die Frequenz f des Differenzsignals xD(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00300001
    (ix) Filtern des in Schritt (viii) erhaltenen WD(t,f) mit Hilfe der folgenden Funktion zum Erhalt einer maskierten Zeit-Frequenz-Darstellung mP(t,f) der pulmonalen Komponente P2(t) MP(t,f) = WD(t,f)·Mask(t,f)wobei Mask(t,f) um den ersten, dominantesten Rand herum in Bezug auf Zeit wie auch auf Frequenz von WD(t,f) auf 1,0 und anderswo auf 0,0 gesetzt ist; (x) Bestimmen der augenblicklichen Frequenzfunktion IP(t) der pulmonalen Komponente P2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00300002
    (xi) Bestimmen der Phasenfunktion φP(t) der pulmonalen Komponente P2(t) gemäß der Funktion:
    Figure 00310001
    (xii) Bestimmen einer Amplitudenhüllkurve AP(t) niedriger Frequenz, welche der pulmonalen Komponente P2(t) entspricht, mit Hilfe der folgenden Schritte: (A) Bestimmen einer Analysenform XDH(t) des Signals xD(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: XDC(t) = xD(t) + jxDH(t)wobei xDH(t) die Hilbert-Transformierte von xD(t) ist; (B) Multiplizieren von xDC(t) mit exp(–jφP(t)) zum Erhalt von xDC(t)·exp(–jφP(t));(C) Tiefpaßfiltern des in Schritt (xii) (B) erhaltenen Signals; und (xiii) Bestimmen der pulmonalen Komponente P2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: P2(t) = AP(t)·sin(φP(t)).
  3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei der Tiefpaßfiltervorgang in Schritt (v) (C) eine Ausschaltfrequenz aufweist, die innerhalb des Bereiches von 16 bis 64 Hz gewählt ist, und der Tiefpaßfiltervorgang in Schritt (xii) (C) eine Ausschaltfrequenz aufweist, die innerhalb des Bereiches von 16 bis 64 Hz gewählt ist.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Bestimmen der Ausschaltfrequenz des Tiefpaßfilters in Schritt (v) (C) die folgenden Schritte umfaßt: (1) Umwandeln des Signals S2(t) in einen Frequenzbereich mit Hilfe einer diskreten Fourier-Transformation zum Erhalt einer Transformierten; (2) Bestimmen eines Leistungsspektrums für die in Schritt (1) erhaltene Transformierte; (3) Bestimmen einer Energiekeule mit hauptsächlich niedriger Frequenz für das Leistungsspektrum; (4) Bestimmen der Ausschaltfrequenz als Frequenz, die 5 % der Energie der Energiekeule mit hauptsächlich niedriger Frequenz entspricht; (5) Bestimmen von Frequenzbändern des Signals S2(t) mit Hilfe einer diskreten Fourier-Transformation; (6) Multiplizieren echter und imaginärer Teile von Frequenzbändern, die unterhalb der Ausschaltfrequenz liegen, mit 1,00; (7) Multiplizieren echter und imaginärer Teile eines Frequenzbands, die der Ausschaltfrequenz entsprechen, mit 0,70; (8) Multiplizieren echter und imaginärer Teile eines ersten Frequenzbands, die oberhalb der Ausschaltfrequenz liegen, mit 0,20; 9) Multiplizieren echter und imaginärer Teile eines zweiten Frequenzbands, die oberhalb der Ausschaltfrequenz liegen, mit 0,02; 10) Multiplizieren echter und imaginärer Teile aller anderen von den Frequenzbändern, die oberhalb der Ausschaltfrequenz des Tiefpaßfilters liegen, mit 0,00; und (11) Anwenden einer umgekehrten diskreten Fourier-Transformation auf die Ergebnisse der Schritte 6, 7, 8, 9 und 10 zum Erhalt von Darstellungen im Zeitbereich.
  5. Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Bestimmen der Ausschaltfrequenz des Tiefpaßfilters in Schritt (xii) (C) die folgenden Schritte umfaßt: (1) Umwandeln des Differenzsignals XD(t) in einen Frequenzbereich mit Hilfe einer diskreten Fourier-Transformation zum Erhalt einer Transformierten; (2) Bestimmen eines Leistungsspektrums für die in Schritt (1) erhaltene Transformierte; (3) Bestimmen einer Energiekeule mit hauptsächlich niedriger Frequenz für das Leistungsspektrum; (4) Bestimmen der Ausschaltfrequenz als Frequenz, die 5% der Energie der Energiekeule mit hauptsächlich niedriger Frequenz entspricht; (5) Bestimmen von Frequenzbändern des Differenzsignals XD(t) mit Hilfe einer diskreten Fourier-Transformation; (6) Multiplizieren echter und imaginärer Teile von Frequenzbändern, die unterhalb der Ausschaltfrequenz liegen, mit 1,00; (7) Multiplizieren echter und imaginärer Teile eines Frequenzbands, die der Ausschaltfrequenz entsprechen, mit 0,70; (8) Multiplizieren echter und imaginärer Teile eines ersten Frequenzbands, die oberhalb der Ausschaltfrequenz liegen, mit 0,20; 9) Multiplizieren echter und imaginärer Teile eines zweiten Frequenzbands, die oberhalb der Ausschaltfrequenz liegen, mit 0,02; 10) Multiplizieren echter und imaginärer Teile aller anderen von den Frequenzbändern, die oberhalb der Ausschaltfrequenz des Tiefpaßfilters liegen, mit 0,00; und (11) Anwenden einer umgekehrten diskreten Fourier-Transformation auf die Ergebnisse der Schritte 6, 7, 8, 9 und 10 zum Erhalt von Darstellungen im Zeitbereich.
  6. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die vorgegebenen regressiven Funktionen die Form x = a + by1/n aufweisen, wobei die Funktion die Beziehung zwischen dem normalisierten Teilungsintervall y und dem systolischen und dem mittleren pulmonalen Arteriendruck x mit Hilfe von vorgegebenen Konstanten a, b und n beschreibt.
  7. Vorrichtung zum Abschätzen des systolischen und des mittleren pulmonalen Arteriendrucks eines Patienten, umfassend: ein erstes Erzeugungsmittel, geeignet zum Erzeugen eines elektrischen Signals xS(t), das Herztöne des Patienten darstellt; ein erstes Extraktionsmittel, geeignet zum Extrahieren des zweiten Herztons S2(t) aus dem von dem ersten Erzeugungsmittel erzeugten Signal; ein zweites Extraktionsmittel, geeignet zum Extrahieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) aus dem mittels des ersten Extraktionsmittels extrahierten S2(t); ein drittes Extraktionsmittel, geeignet zum Extrahieren eines Signals, welches das mittlere Herzintervall aus dem von dem ersten Erzeugungsmittel erzeugten Signal darstellt; ein Korrelierungsmittel, geeignet zum Korrelieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) zum Erhalt einer Kreuzkorrelationsfunktion; ein Meßmittel, geeignet zum Messen eines Teilungsintervalls als Zeit des Auftretens des Maximalwertes der von dem Korrelierungsmittel erhaltenen Kreuzkorrelationsfunktion; ein zweites Erzeugungsmittel, geeignet zum Erzeugen eines normalisierten Teilungsintervalls durch Dividieren des von dem Meßmittel erhaltenen Teilungsintervalls durch das von dem dritten Extraktionsmittel erhaltene mittlere Herzintervall; und Abschätzmittel, geeignet zum Abschätzen des systolischen und des mittleren pulmonalen Arteriendrucks mit Hilfe vorgegebener regressiver Funktionen, wobei die vorgegebenen regressiven Funktionen Beziehungen zwischen dem normalisierten Teilungsintervall und dem systolischen und dem mittleren pulmonalen Arteriendruck beschreiben.
  8. Vorrichtung nach Anspruch 7, wobei das zweite Extraktionsmittel zum Extrahieren der pulmonalen und der Aortenkomponente P2(t) und A2(t) aus S2(t) in Schritt (c) umfaßt: ein erstes Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Wigner-Ville-Verteilung WS(t,f) in Bezug auf die Zeit t und die Frequenz f des mittels des ersten Extraktionsmittels extrahierten Signals S2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00340001
    ein erstes Filtermittel zum Filtern des von dem ersten Bestimmungsmittel erhaltenen WS(t,f) mit Hilfe der folgenden Funktion zum Erhalt einer maskierten Zeit-Frequenz-Darstellung mA(t,f) der Aortenkomponente A2(t: mA(t,f) = WS(t,f)·Mask(t,f)wobei Mask(t,f) um den ersten, dominantesten Rand herum in Zeit wie auch in Frequenz von WS(t,f) auf 1,0 und anderswo auf 0,0 gesetzt ist; ein zweites Bestimmungsmittel zum Bestimmen der momentanen Frequenzfunktion IA(t) der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00350001
    ein drittes Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Phasenfunktion φA(t) der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00350002
    ein viertes Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Amplitudenhüllkurve AA(t) niedriger Frequenz, welche der Aortenkomponente A2(t) entspricht, wobei das vierte Bestimmungsmittel Folgendes umfaßt: ein Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Analysenform S2C(t) des Signals S2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: S2C(t) = S2(t) + j·S2H(t)wobei S2H(t) die Hilbert-Transformierte von S2(t) ist; ein Multiplikationsmittel zum Multiplizieren von S2C(t) mit exp(–jφA(t)) zum Erhalt von S2C(t)·exp(–jφA(t)); ein Filtermittel zum Tiefpaßfiltern des von dem Multiplikationsmittel erhaltenen Signals; ein fünftes Bestimmungsmittel zum Bestimmen der Aortenkomponente A2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: A2(t) = AA(t)·sin(φA(t));ein Subtraktionsmittel zum Subtrahieren des von dem fünften Extraktionsmittel erhaltenen Signals A2(t) von dem von dem ersten Extraktionsmittel erhaltenen Signal S2(t) zum Erhalt eines Differenzsignals xD(t); ein sechstes Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Wigner-Ville-Verteilung WD(t,f) in Bezug auf die Zeit t und die Frequenz f des Differenzsignals xD(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00360001
    ein zweites Filtermittel zum Filtern des von dem sechsten Bestimmungsmittel erhaltenen WD(t,f) mit Hilfe der folgenden Funktion zum Erhalt einer maskierten Zeit-Frequenz-Darstellung mP(t,f) der pulmonalen Komponente P2(t): mP(t,f) = WD(t,f)·Mask(t,f)wobei Mask(t,f) um den dominantesten Rand von WD(t,f) herum auf 1,0 und anderswo auf 0,0 gesetzt ist; ein siebentes Bestimmungsmittel zum Bestimmen der augenblicklichen Frequenzfunktion IP(f) der pulmonalen Komponente P2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion:
    Figure 00360002
    ein achtes Bestimmungsmittel zum Bestimmen der Phasenfunktion φP(t) der pulmonalen Komponente P2(t) gemäß der Funktion:
    Figure 00360003
    ein neuntes Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Amplitudenhüllkurve AP(t) niedriger Frequenz, welche der pulmonalen Komponente entspricht, wobei das neunte Bestimmungsmittel umfaßt: ein zehntes Bestimmungsmittel zum Bestimmen einer Analysenform XDH(t) des Signals xD mit Hilfe der Funktion: xDC(t) = xD(t) + jxDH(t)wobei xDH(t) die Hilbert-Transformierte von xD(t) ist; ein Multiplikationsmittel zum Multiplizieren von xDC(t) mit exp(–jφP(t)) zum Erhalt von xDC(t)·exp(–jφP(t)); ein Filtermittel zum Tiefpaßfiltern des von dem Multiplikationsmittel erhaltenen Signals; und ein elftes Bestimmungsmittel zum Bestimmen der pulmonalen Komponente P2(t) mit Hilfe der folgenden Funktion: P2(t) = AP(t)·sin(φP(t)).
  9. Vorrichtung nach Anspruch 8, wobei die vorgegebenen regressiven Funktionen die Form x = a + by1/n aufweisen, wobei die Funktion die Beziehung zwischen dem normalisierten systolischen Teilungsintervall y und dem systolischen und dem mittleren pulmonalen Arteriendruck x mit Hilfe der vorgegebenen Konstanten a, b und n beschreibt.
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