DE69328331T2

DE69328331T2 - Reproduzierbare unblutige Messung von Blutgasen

Info

Publication number: DE69328331T2
Application number: DE69328331T
Authority: DE
Inventors: Mary K. Alam; David M. Haaland; M.R. Robinson; Edward V. Thomas
Original assignee: University of New Mexico UNM; Sandia Corp
Current assignee: University of New Mexico UNM; National Technology and Engineering Solutions of Sandia LLC
Priority date: 1992-07-06
Filing date: 1993-06-30
Publication date: 2000-11-30
Anticipated expiration: 2013-07-01
Also published as: US5355880A; CA2099400C; EP0586025A2; EP0586025A3; JPH06178767A; DE69328331D1; JP3621699B2; DK0586025T3; JP2003245266A; US5630413A; CA2099400A1; EP0586025B1

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG

Die Erfindung betrifft sowohl ein Verfahren als auch eine Vorrichtung (wie in Fig. 1 dargestellt), insbesondere zur nicht-invasiven Bestimmung von solchen Parametern, die derzeit in einem klinischen Standard-Bericht betreffend arterielles Blutgas aufgeführt sind, nämlich: Wasserstoffionen- Konzentration (pH), Partialdruck von Kohlendioxid (PCO&sub2;), Partialdruck von Sauerstoff (PO&sub2;), Bicarbonat-Konzentration ([HCO&sub3;&supmin;]) und Sauerstoffsättigung (O&sub2; Sätt.).
Die Bestimmung von arteriellem Blutgas ist der Eckstein für Diagnose und Behandlung von Herz-Lungen-Krankheiten bei kritisch kranken Patienten. Da eine wirksame Oxygenierung und Aufrechterhaltung des Säure-Base-Gleichgewichts bei einem solchen Patienten überlebenswichtig ist, ist die Messung von arteriellen Blutgasen normalerweise die am häufigsten in Auftrag gegebene Laboruntersuchung in der Intensivstation eines Krankenhauses.
Der Standard-Bericht betreffend arterielles Blutgas enthält die folgenden Informationen: pH, PCO&sub2;, PO&sub2;, [HCO&sub2;&supmin;] und O&sub2;-Sättigung. Der pH- und PCO&sub2;-Wert geben wertvolle Informationen bezüglich des Säure-Base- und Beatmungs-Zustandes. Der Bicarbonat-Wert gibt zusätzliche Informationen bezüglich des Säure-Base-Gleichgewichts, die dem Arzt die Bestimmung ermöglichen, ob eine Säure-Base-Abnormalität ursprünglich respiratorisch oder metabolisch ist. Die beiden anderen Angaben, PC&sub2; und O&sub2;-Sättigung, geben den Sauerstoff-Anteil an, der in dem Blut des Patienten enthalten ist.
Derzeit erfordert die standardisierte klinische Praxis eine arterielle Punktion zur Beschaffung einer arteriellen Blutprobe. Die arterielle Punktion ist für den Patienten schmerzhaft und steht mit einer Vielzahl von Komplikationen in Beziehung. Außerdem ist das Verfahren zum Analysieren der arteriellen Blutprobe langwierig, erfordert viel Personal und erfolgt nicht kontinuierlich.
Wegen der wichtigen klinischen Funktion der Information, die durch die Analyse des arteriellen Blutgases erhalten wird, und wegen der Nachteile der herkömmlichen klinischen Analyse, wurde eine Anzahl von alternativen Technologien vorgeschlagen, um einen oder mehrere Blutgasparameter zu messen. Der Stand der Technik kann in sieben Hauptkategorien unterteilt werden.
1. Invasive kolorimetrische Technologien erfordern den direkten Kontakt zwischen den kolorimetrischen Substanzen und dem arteriellen Blut. Durch diese Technologien wird pH, PO&sub2; und PCO&sub2; gemessen.
2. Separation von Blutgasen durch semipermeable Membranen mit nachfolgender Konzentrations-Bestimmung mit Hilfe von Absorptions-Spektroskopie. Diese Technologie ist auf die Messung von PO&sub2; und PCO&sub2; beschränkt.
3. Elektroden-Vorrichtungen zur Messung von PO&sub2; und PCO&sub2; in der peripheren Haut. Diese Technologie wurde kommerziell von Radiometer in Dänemark entwickelt.
4. Invasive Transistor-Vorrichtungen zur Messung von pH und PCO&sub2; im Blut.
5. Semi-invasive Techniken zur Messung von pH, PCO&sub2; und PO&sub2; in der peripheren Haut.
6. Optische oder spektroskopische Bestimmung von PCO&sub2; und PCO (Partialdruck von Kohlenmonoxid) im Gewebe.
7. Puls-Oximeter zur nicht-invasiven Messung von Sauerstoffsättigung in arteriellem Blut (O&sub2; Sätt.).
Die Terminologie, die in der klinischen Medizin, in technischen Publikationen und älteren Patenten verwendet wird, ist nicht immer übereinstimmend. In der klinischen Praxis der Medizin ist der Begriff "Blutgas" spezifisch für die Bestimmung von speziellen Faktoren in arteriellem Blut. Die Bestimmung von Blutgasen in venösem Blut hat eine geringe oder keine klinische Bedeutung und ist keine Standardpraxis. Technisch gesehen ist der Begriff "Blutgas" irreführend, da nicht alle Komponenten, die in einem Standard-Labor-Blutgas- Bericht aufgeführt sind, für Gasmessungen spezifisch sind. PH und [HCO&sub3;&supmin;] sind Konzentrations-Messungen von nicht-gasförmigen Substanzen. In dieser Anmeldung sind die "Blutgasparameter" pH, PCO&sub2;, PC&sub2; oder [HCO&sub3;&supmin;] und O&sub2;-Sättigung.
Die vorstehend genannten Parameter werden nicht immer in arteriellem Blut gemessen; sie können im Gewebe und in der Haut gemessen werden. Daher ist es wichtig, zwischen der Messung in arteriellem Blut, Gewebe und peripherer Haut zu unterscheiden, da deren Sensitivität und klinische Nützlichkeit abweichen. Blutgas-Messungen in arteriellem Blut sind derzeit der Referenz-Standard, der in der klinischen Medizin verwendet wird.
Bei zahlreichen Methodiken gemäß Stand der Technik werden bestimmte Blutgasparameter in der peripheren Haut oder in dem Gewebe gemessen. Periphere Haut und Gewebe unterscheiden sich darin, daß die Haut die äußerste Schicht des Körpers ist, während sich Gewebe auf die Gesamtheit der Körpermasse bezieht, die sich zwischen zwei Hautflächen befindet. Die Gewebemessungen, sofern genau, können die Messungen mit der höchsten klinischen Nützlichkeit sein, da durch solche Messungen den Säure-Base- und Sauerstoff-Zustand des peripheren Gewebes definiert wird. Die Aufrechterhaltung der normalen Physiologie in diesem Gewebe ist das Ziel, wenn Herz-Lungen-Krankheiten behandelt werden.
Messungen von Blutgasparametern in peripherer Haut haben eine begrenzte klinische Nützlichkeit. Beim Vergleichen von Messungen in peripherer Haut mit Messungen in arteriellem Blut wurde herausgefunden, daß die Haut-Messungen von PO&sub2; nicht ausreichend ware. Messungen in peripherer Haut sind ebenfalls weniger sensitiv in Bezug auf starke Veränderungen von Blutgas-Konzentrationen.
Zusammenfassend gibt es fünf Blutgasparameter, die in drei verschiedenen Medien bestimmt werden können, (1) arterielles Blut, (2) Gewebe und (3) periphere Haut. Eine Rangfolge der derzeitigen klinischen Nützlichkeit dieser Messungen wäre: arterielles Blut, Gewebe und periphere Haut, als entferntes Drittes.

Invasive kolorimetrische Technologien

Die Anwendungen von kolorimetrischen Meßtechniken zur Messung von pH, PCO&sub2; und PO&sub2; sind gut zusammengefaßt in:
U.S.-Patent Nr. 4,854,321, mit dem Titel "Integrated Optical System for Monitoring Blood Gases", von A. A. Boiarski beschreibt die Verwendung von kolorimetrischen Substanzen in Farbstoff-Sonden. Eine kolorimetrische Substanz ist eine Chemikalie, die ihre Farbe in quantifizierbare Weise ändert, wenn sie einer anderen gegebenen Substanz ausgesetzt wird. Die Technologie macht es erforderlich, daß der Meßfühler, der die Farbstoff-Sonde enthält, mit dem Blut in direktem Kontakt steht.
U.S.-Patent Nr. 4,682,985 mit dem Titel "Fiber Optic Probe for Quantification of Colorimetric Reactions" von D. Costello offenbart eine ähnliche Technologie mit dem zusätzlichen Merkmal eines Meßfühlers, der einen Gesamtdurchmesser hat, der "ausreichend klein ist, um zu ermöglichen, daß der Meßfühler direkt in lebendes Gewebe eingeführt werden kann" (Spalte 1, Zeilen 12-17). Eine kolorimetrische Substanz, die in der Probenkammer enthalten ist, verändert ihre Farbe in Reaktion auf chemische Eigenschaften der Chemikalie, die kolorimetrisch gemessen wird, wodurch die Menge an Licht verändert wird, die durch die Probenkammer über die Lichtleiter durchgelassen wird.
Eine Technologie, die der ähnlich ist, die von Boiarski und Costello offenbart ist, ist für die pH-Bestimmung von S. R. Goldstein et al. in "A Miniature Fiber Optic pH Sensor for Physiological Use", Journal of Biomechanical Engineering, Vol. 102, 141-146 beschrieben. Der Artikel beschreibt das Konzept der Verwendung von zwei Lichtleitern, um einen Farbindikator zu beleuchten und um dessen Farbveränderung aus der Ferne zu erfassen, wobei der Farbindikator in einer Hohlfaser enthalten ist, die für Wasserstoffionen permeabel ist.
Eine weitere kolorimetrische Technologie ist von Gehrich et al. im U.S.-Patent Nr. 4,989,606 beschrieben. Das Patent beschreibt ein invasives System zum kontinuierlichen Messen kleiner Blutmengen von einem Patienten.

Separation durch semi-permeable Membranen

Die direkte Messung des Partialdrucks von PO&sub2;- und PCO&sub2;-Gas durch Absorptions-Spektroskopie, die auf eine Separation durch eine semipermeable Membran folgt, ist im U.S.-Patent Nr. 4,201,222 von T. Hasse beschrieben. Die Technologie basiert auf dem Konzept, daß Gas durch eine Barriere strömen kann, bis ein Gleichgewichts-Zustand erreicht ist. Wenn die Barriere aus einem Material hergestellt ist, das für ausgewählte Gase permeabel ist, kann. Absorptions-Spektroskopie verwendet werden, um die Menge an Gas in der Kammer zu quantifizieren. Bei dem speziellen Meß-Verfahren wird eine Einzel-Wellenlängen-Bestimmung verwendet. Die beschriebene Vorrichtung macht das Einsetzen in ein arterielles Blutgefäß erforderlich und ist für nicht-invasive Messungen nicht geeignet.

Elektroden-Vorrichtungen/Sensoren

Eine allgemeine Beschreibung und Überblick dieser Technologie kann in dem Artikel von P. Rolfe "Review of Chemical Sensors for Physiological Measurement", Biomedical Engineering Centre, University of Oxford, UK., Journal of Biomedical Engineering, 1988, April 10(2), Seiten 138-45, gefunden werden. Die Anwendung dieser Technologie zur transkutanen und nicht-invasiven Blutgas-Bestimmung ist fast vollständig in einer Reihe von Patenten beschrieben, die auf Radiometer A/S aus Dänemark übertragen wurden. Die U.S.-Patente mit den Nummern 4,274,418; 4,324,256 und 4,685,465 beschreiben die Verwendung von potentiometrischen und polarographischen Elektroden zur Messung von Blutgas-Partialdrücken von Sauerstoff und Kohlendioxid. Es ist wichtig anzumerken, daß die Elektroden Parameter des Mediums messen, das in direktem Kontakt mit dem Meßfühler steht. Daher sind die Partialdrücke von Sauerstoff und Kohlendioxid, die durch die transkutanen Elektroden gemessen werden, diejenigen der peripheren Haut und nicht des arteriellen Blutes.
Ein ähnliches, auf einer Elektrode basierendes Instrument ist von G. J. Ullrich et al. im U.S.-Patent Nr. 4,930,506 beschrieben. Die Technologie weicht von den Radiometer- Patenten dahingehend ab, daß bei der Ullrich-Erfindung eine Elektroden-Vorrichtung mit einem Standard-Puls-Oximeter gekoppelt wird, um PCO&sub2; in peripherer Haut und arterielle Blutsauerstoff-Sättigung kontinuierlich zu bestimmen.

In-Vivo pH-Meßtransistoren

M. E. Meyerhoff et al., U.S.-Patent Nr. 4,694,834, B. Oeseburg et al. "Intravascular pH-ISFET, method of the future", Scand. J. Clin. Lab Invest 1987 (47, Suppl. 188; 31-35), und P. Bergueld "The Development and. Application of FET-based Biosensors", Biosensors 2 (1986) 15-33, beschreiben die Verwendung von Ionen-selektiven Feldeffekt-Transistoren (ISFET), speziell von potentiometrischen, Ionen-selektiven Elektroden, die auf Halbleiter-Technologien basieren, für die kontinuierliche In-Vivo-Bestimmung von pH. Die Technologie ist derzeit auf die pH-Bestimmung beschränkt und erfolgt invasiv.

Semi-invasive Technologien

Eine semi-invasive Technologie zur Messung von pH, PCO&sub2; und PO&sub2; ist von M. A. Fostick im U.S.-Patent Nr. 4,041,932 beschrieben. Die Technik umfaßt die Bildung eines Haut- "Fensters" an einem kleinen Bereich von einem Patienten durch Entfernen von im wesentlichen der gesamten Stratum corneum (obere trockene Schicht der Haut) in diesem Bereich. Eine umschlossene Kammer wird dicht gegen die Haut um das so gebildete Fenster herum angeordnet und dagegen abgedichtet. Die Kammer und die benachbarte Haut werden über die normale Hauttemperatur erwärmt. Gase oder Fluide werden in der Kammer gesammelt, bis ein Gleichgewicht erreicht ist. PH, PCO&sub2; und PO&sub2; werden dann durch Absorptions-Spektroskopie mittels univarianter Methodik gemessen. Durch diese Technologie werden die Blutgasparameter in der peripheren Haut bestimmt, aber nicht diejenigen im arteriellen Blut.

Optische und spektroskopische Bestimmungen

Das U.S.-Patent Nr. 4,509,522 von T. J. Manuccia beschreibt die Bestimmung von PCO&sub2; und PCO, und zwar invasiv im arteriellen Blut oder nicht-invasiv im Gewebe. Die Gaskonzentration wird durch einen univarianten linearen Algorithmus bestimmt. Univariante Algorithmen können nicht unter solchen Umständen funktionieren, wo variierende Analyte mit überlappenden Absorptionen vorliegen. Obwohl diese Methodik bei CO&sub2; und CO gut funktioniert, funktioniert sie nicht gut bei der Bestimmung von pH, PO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;] und O&sub2;-Sättigung. Die spektralen Bereiche, die für die Bestimmung von pH, PCO&sub2; und [HCO&sub3;&supmin;] verwendet werden, überlappen sich sehr stark. Daher ist das univariante Verfahren, das von Manuccia et al. beschrieben ist, nicht für die simultane, nicht-invasive Bestimmung von allen Blutgasparametern geeignet.
Die klinische Nützlichkeit der Technologie von Manuccia ist infolge der für die PCO&sub2;- und PCO-Messung verwendeten Frequenzen beschränkt. Die von Manuccia spezifizierten Frequenzen (d. h. zwischen 3,0 und 14,0 um) liegen im mittleren Infrarot, einem Gebiet des Spektralbereiches, in dem die Lichtausbreitungscharakteristiken nicht zu den Transmissionsmessungen durch den Finger und die Durchdringung von Licht nicht zur arteriellen Blutgefäßversorgung passen. Daher sind die durchgeführten Messungen ähnlich einer Bestimmung in peripherer Haut. Zusammenfassend können mit der Technologie von Manuccia nicht alle Blutgasparameter gemessen werden, und verwendete Frequenzen passen nicht zur nicht-invasiven Gewebe-Bestimmung, und ein verwendeter Algorithmus arbeitet nur unzureichend in dem Frequenzbereich des nahen Infrarot.

Oximetrie

Puls-Oximetrie ist ein akzeptiertes Verfahren zur Sauerstoffbestimmung und wird in der klinischen Medizin seit Jahren verwendet. Alle Puls-Oximeter basieren auf einigen Haupt-Prinzipien. Erstens, die Konzentration von Blut an einer gegebenen Stelle des Körpers variiert mit jedem Herzschlag. Bei jedem Herzschlag wird ein systolischer Pulsdruck erzeugt, der zu einer maximalen Expansion (d. h. Erweiterung) des Gefäßsystems führt. Während der übrigen Periode des Herzzyklus (d. h. Diastole) wird kein Druck erzeugt, und das Gefäßsystem kehrt zu einer minimalen Größe zurück. Das Licht, das während der Diastole transmittiert oder reflektiert wird, wirkt mit der Haut, dem Fett, dem Knochen, den Muskeln und dem Blut zusammen. Das Licht, das während der Systole transmittiert oder reflektiert wird, wirkt mit der gleichen Haut, Fett, Knochen, Muskeln und Blut zusammen, und außerdem mit einer zusätzlichen Menge an Blut, die infolge der Expansion des arteriellen Systems vorhanden ist. Wenn das diastolische Signal vom systolischen Signal subtrahiert wird, dann ist das Ergebnis ein Signal, das die zusätzliche Menge an Blut darstellt. Durch das Subtraktionsverfahren werden die Interferenzen entfernt, die durch das Zusammenwirken des Lichts mit der Haut, Fett, Knochen und Muskeln erzeugt werden. Die Qualität und Deutlichkeit des durch die Subtraktion erzeugten Signals steht mit der Menge an zusätzlich vorhandenem Blut in Beziehung, die proportional zu dem Pulsdruck ist. Siehe Fig. 2 für eine graphische Darstellung des obigen Verfahrens.
Alle vorhandenen Puls-Instrumente bewerten Variationen bezüglich der Konzentration von roten Blutzellen, indem eine Lichtfrequenz nahe am isosbestischen Punkt verwendet wird, wo eine optische Messung des Pulsationsvolumens unabhängig von der Sauerstoff-Sättigung ist. Eine isosbestische Wellenlänge ist eine solche Wellenlänge, die sich lediglich mit der Blutkonzentration verändert, die aber nicht ihre Intensität mit der Sauerstoff-Sättigung verändert. Folglich gehen bei einer solchen Wellenlänge (normalerweise in dem Bereich von 800-850 nm) absichtlich Informationen bezüglich der Sauerstoff-Sättigung verloren, und es wird eine Referenz gebildet. Eine zweite Wellenlänge in dem roten Bereich des Spektrums, die bezüglich der Sauerstoff-Sättigung empfindlich ist, wird entweder durch eine Transmissions- oder eine Reflektions-Abtasttechnik erfaßt. Durch die Verwendung der isosbestischen Wellenlänge als eine Referenz und durch Vergleichen von der spektralen Intensität davon mit der Intensität der zweiten Wellenlänge in dem roten Bereich des Spektrums ist es möglich, nicht-invasiv die Sauerstoff-Sättigung von dem arteriellen Blut zu bestimmen.

Spektroskopische Bestimmung von pH in nicht-biologischen Systemen

Die optische Bestimmung von pH in nicht-biologischen Systemen wurden von verschiedenen Forschern demonstriert. Zwei repräsentative Artikel sind: "Near-infrared Spectrometric Determination of Hydrogen Ion, Glucose and Human Serum Albumin in a Simulated Biological Matrix" von Drennen et al., Spectroscopy, Vol. 6, No. 2, 29-35, und "Measurement of caustic and caustic brine solutions by spectroscopic detection of the hydrogen ion in the near-infrared region, 700-1150 nm" von M. K. Phelan et al., Analytical Chemistry, 1989, Vol. 61, No. 13, 1419-1424.
Unter besonderer Bezugnahme auf pH-Bestimmung beschreiben Drennen et al. ein Verfahren zur quantitativen spektroskopischen Messung unter Verwendung von geglätteten Spektren zweiter Ordnung durch multivariante Analyse mittels Hauptkomponentenregression (PCR). Obwohl das Dokument die quantitative spektroskopische Bestimmung von pH durch multi variante Analyse beschreibt, sind die Lösung extrem einfach, wobei pH die einzige Quelle von Variationen ist. Dies steht in scharfem Gegensatz zur Bestimmung von pH in Blut oder Gewebe, die extrem komplizierte Systeme mit mehreren variierenden Parametern sind (d. h. die übrigen vier Blutgasparameter). Auch der pH-Bereich, der von Drennen et al. gemessen wurde, liegt außerhalb des Bereiches, der dem menschlichen Überleben entspricht, und der verwendete Frequenzbereich ist nicht kompatibel zu der nicht-invasiven Transmissionsmessung. Insbesondere Frequenzen, die höher als 1450 nm sind, werden stark durch Wasser abgeschwächt, und eine Transmission durch eine große Masse an Gewebe ist nicht möglich.
Phelan et al. haben die Messung von Wasserstoffionen- Konzentration in kaustischen Lösungen (Natriumhydroxyd) und kaustischen Salzlösungen (Natriumhydroxyd und Natriumchlorid) demonstriert. Bei diesen Untersuchungen wurde der Frequenzbereich von 700-1150 nm mit nachfolgender Analyse der resultierenden Spektren durch mehrfache lineare Regression und partielle Methode der kleinsten Quadrate verwendet. Wie vorstehend, ist es wichtig anzumerken, daß das untersuchte System nicht biologisch ist, die pH-Variation sehr weit außerhalb der von normaler Physiologie liegt und nicht annähernd so kompliziert ist, wie bei biologischen Systemen.

Hintergrund von Spektral-Analyse-Algorithmen

Optische Messungen im gesamten Blut, die auf Reaktionen mit Enzymen und/oder Reagenzien folgen, werden häufig in der klinischen Chemie-Labortechnik verwendet. Die Verwendung von spektroskopischen Techniken mit mehreren Wellenlängen für eine solche Bestimmung ist weniger üblich. Außerdem ist es wesentlich festzustellen, daß alle bekannten, nicht-invasiven Überwachungen, speziell die US-A-4,509,522 (Manuccia et al.), und die Mehrzahl von Puls-Oximetern gemäß Stand der Technik zur Analyse drei oder weniger gemessene Intensitäten und eine oder zwei Variablen verwendet haben. Verfahren, die gleichzeitig zwei oder mehr Variablen verwenden, sind als multivariante Verfahren bekannt. Obwohl Manuccia et al. und die vorstehend beschriebenen Puls-Oximeter optische Meßtechniken verwenden, sind die Algorithmen, die für die Analyse verwendet werden, nicht so wirksam oder ausgereift, wie diejenigen, die hier verwendet werden.
Eine einfache Darstellung der verbesserten Eigenschaften von multivarianten Verfahren bei der Konzentrationsbestimmung von Komponenten ist in Fig. 3 dargestellt. In Fig. 3A kann man sehen, daß eine Verunreinigungs-Komponente, deren Spektrum sich mit dem des Analyten überlappt, auf das Spektrum von dem Analyseband einwirken kann. Daher wird die Genauigkeit der Analyse schlechter, wenn die Analyse mit einer einzigen Wellenlänge ν&sub1; durchgeführt oder wenn ν&sub1; zu einer Referenz-Wellenlänge in Beziehung gesetzt wird. Die gemessene Absorption Am bei der Analyse-Wellenlänge ν&sub1; für eine Probe, die die Verunreinigung enthält, ist verschieden von der tatsächlichen Absorption At des Analyten bei dieser Wellenlänge. Da die Kalibrationskurve in Fig. 3B von dem Spektrum der Proben stammt, die keine Verunreinigung enthalten, führt dann das Vorhandensein von der Verunreinigung in der Probe zu einer scheinbaren Konzentration, die von der tatsächlichen Konzentration stark abweichen kann. Dieser Fehler bleibt unentdeckt, wenn die Intensität lediglich bei einer Wellenlänge gemessen wird. Wenn in den Proben eine Verunreinigung enthalten ist, zeigt eine Kalibrations-Kurve, die ähnlich der aus Fig. 3B ist, eine große Streuung der Daten, und das Ergebnis ist sowohl eine schlechte Kalibrations-Kurve als auch eine schlechte Konzentrations-Abschätzung, die für die unbekannten Proben eine schlechte Genauigkeit haben. Bei der Analyse mit mehr als einer Wellenlänge kann jedoch nicht nur das Vorhandensein von Verunreinigungen erfaßt werden, Fig. 3C, sondern, wenn deren Vorhandensein in der Kalibration enthalten ist, dann ist eine quantitative Analyse des Analyten mit multivarianten Kalibrationsmethoden möglich, sogar dann, wenn die Verunreinigungen und deren Konzentration unbekannt sind.
Eine Indikation, daß die Unbekannte verschieden ist von dem Satz von Kalibrationsproben, die keine Verunreinigung enthalten, wird durch Darstellung der Absorption der Kalibrationsproben und der unbekannten Proben-Spektren bei zwei Frequenzen erreicht, die für die Analyse ausgewählt sind. Wie in Fig. 3C dargestellt, ist das Spektrum der Probe, die die Verunreinigung enthält (angegeben durch "x"), offensichtlich verschieden von der des Kalibrationsspektrums (d. h. es ist ein Ausreißer). Ausreißer sind solche Proben oder Spektren entweder unter den Kalibrationsdaten oder den unbekannten Daten, die nicht die charakteristische Beziehung zwischen Zusammensetzung und Spektren von den anderen Kalibrationsproben darstellen. Die Sensitivität der Erfassung von Ausreißern wird durch Erhöhen der Anzahl von Frequenzen erhöht, die bei der Analyse verwendet werden. Die Anzahl von unabhängig variierenden Verunreinigungen, die gleichzeitig bei der Analyse bestimmt werden können, wird ebenfalls durch Erhöhen der Anzahl von verwendeten Frequenzen erhöht.
Genaue univariante Verfahren sind abhängig von der Möglichkeit, ein einzelnes isoliertes Band für jeden Analyten zu identifizieren. Multivariante Verfahren können sogar dann verwendet werden, wenn sie sich mit spektralen Informationen von verschiedenen Komponenten über alle gemessenen Spektralbereiche überlappen. Anders als univarianten Verfahren können multivariante Techniken eine erhöhte Genauigkeit aus redundanten Informationen in dem Spektrum erreichen, können Basis-Variationen bestimmen, können vollständigere Modell- Nicht-Linearitäten nachbilden und können eine Erfassung von Ausreißern ermöglichen.
Der allgemeine Lösungsansatz, der angewendet wird, wenn statistische multivariante Verfahren auf quantitative Spektroskopie-Problemen angewendet werden, erfordert eine Kalibration, bei der ein mathematisches Modell erzeugt wird, das Analyt-Konzentrationen mit Referenz-Spektren in Beziehung setzt. Siehe Fig. 4. Dieses Kalibrationsmodell kann dann verwendet werden, um die Konzentrationen von unbekannten Proben vorherzusagen. Die Spektren von einer Reihe von Kalibrationsstandards werden zuerst bestimmt, so daß die Spektren den Bereich von Variationen von allen Faktoren umfassen, die das Spektrum von zukünftigen unbekannten Proben beeinflussen können. Unter der Annahme, daß bei der Kalibration Proben verwendet werden, die alle die Komponenten enthalten, die in den unbekannten Proben erwartet werden, und der erwartete Bereich an Variationen aufgespannt wird, ist die Kalibration in der Lage, empirisch das nicht- ideale Verhalten in dem Beer'schen Gesetz zu bestimmen (oder zumindest anzunähern), und zwar unabhängig von dem Ursprung des nicht-idealen Verhaltens. Wie in dieser Anmeldung verwendet, bezieht sich "nicht-linear" auf jegliche Abweichung in dem Beer'schen Gesetz oder der inversen Beziehung des Beer'schen Gesetzes (d. h., das nicht mit dem linearen Standardterm y = mx + b dargestellt werden kann; wobei y die abhängige Variable, x die unabhängige Variable, und m bzw. b jeweils die Steigung und der Achsenabschnitt sind).
Wenn die empirischen Kalibrations-Beziehungs-Spektren und die Komponenten-Konzentrationen bestimmt worden sind, dann kann das Spektrum der unbekannten Probe durch einen multivarianten Vorhersage-Schritt analysiert werden, um die Komponenten-Konzentrationen oder Eigenschaften abzuschätzen. Außerdem können spektrale Reste (d. h. die Differenz zwischen den gemessenen und den abgeschätzten Spektren) verwendet werden, um zu bestimmen, ob das unbekannte Probenspektrum in dem Bereich enthalten ist, der durch die Kalibrationsproben aufgespannt ist. Wenn die unbekannte Probe nicht durch die Kalibrationsproben repräsentiert wird (d. h. ein Ausreißer), kann sehr oft eine spektroskopische Interpretation der Reste durchgeführt werden, um die Ursache von Differenzen zwischen unbekannten Proben und Kalibrationsproben zu bestimmen. Siehe Haaland, David M.: "Multivariate Calibration Methods Applied to Quantitative FT-IR Analysis" in Practical Fourier Transform Infrared Spectroscopy, Industrial and Laboratory Chemical Analysis, überarbeitet von J. R. Ferraro und von K. Krishman, Academic Press, Inc. 1990. Nicht nur multivariante statistische Methoden führen zu Verbesserungen der Analyse von Komponenten-Konzentrationen, aber solche multivarianten Verfahren haben derzeit das Abschätzen von physikalischen und chemischen Eigenschaften von Materialien aus deren Spektren möglich gemacht.
Die Verwendung von multivarianter Analyse bei nicht- invasiver medizinischer Überwachung ist am besten in dem U.S.-Patent Nr. 4,975,581 beschrieben. Das U.S.-Patent Nr. 4,975,581 offenbart ein Verfahren und eine Vorrichtung, um insbesondere den Wert von Glukose in einem Menschen quantitativ zu bestimmen.
Eine Anzahl von multivarianten Kalibrationsmethoden ist für quantitative Spektralanalysen verfügbar. Viele von diesen wurden von D. M. Haaland untersucht. Diese umfassen PLS, PCR, CLS, MLR, Q-Matrix, Kalman-Filtern und Kreuzkorrelation. Zusätzlich sind Ridge-Regression, Kontinuum-Regression und neuronale Netzwerke andere mögliche multivariante Verfahren, die bei der quantitativen Spektralanalyse verwendet werden können.
Multivariante Verfahren, die für die Analyse von Blutgasparameter-Spektroskopiedaten gut geeignet sind, sind jene, die die Spektren unter Verwendung eines inversen Modells des Beer'schen Gesetzes nachbilden, wie zum Beispiel die Hauptkomponentenregression (PCR) oder partielle Methode der kleinsten Quadrate (PLS). Ein Vorteil dieser multivarianten Lösung besteht darin, daß die Nicht-Linearitäten in der Spektral-Antwort auf Veränderungen in der Zusammensetzung ohne das Erfordernis eines expliziten Modells aufgenommen werden können. PLS- und PCR-Verfahren sind in der Lage, genaue und präzise Ergebnisse bei dem Vorhandensein von linearen und nicht-linearen Abhängigkeiten in dem Absorptionsspektrum bei verschiedenen Frequenzen zu erreichen. Daher kann häufig ein gesamter Spektralbereich bei der multivarianten Analyse verwendet werden, ohne daß es erforderlich ist, daß der Spektroskopist einen optimalen Satz von Wellenlängen für die Analyse wählen muß. Auf ähnliche Weise sind diese Berechnungsverfahren nicht für lineare Abhängigkeiten sensitiv, die durch zu viele Informationen bei vielen Frequenzen in der Konstruktion der Kalibrationsproben eingeführt werden. Siehe Cahn, et al., "Multivariate Calibration of Infrared Spectra for Quantitative Analysis using Designed Experiments", Applied Spectroscopy, 1988, Vol. 42, Nr. 5, S. 865.
Kontinuum-Regression umfaßt eine Gruppe von Verfahren mit einer unendlichen Anzahl von Mitgliedern zur multivarianten Kalibration. PLS und PRC sind einzelne Mitglieder von der Kontinuum-Regressions-Gruppe. Siehe M. Stone und R. J. Brooks (1990), "Continuum Regression: Cross-validated Sequentially Constructed Prediction Embracing Ordinary Least Squares, Partial Least Squares and Principal Components Regression", Journal of the Royal Statistical Society B., 52, S. 237-269.
Zwei oder mehr Analyten können gleichzeitig kalibriert oder analysiert werden, und zwar durch Verwendung eines globalen PLS-Verfahrens, das als PLS2 bezeichnet wird. In der Praxis tendiert PLS2 dazu, PLS1 (Analyten werden sequentiell kalibriert) zu unterliegen, und zwar in erster Linie wegen der Modell-Komplexität, die für alle Analyten feststehend ist. Siehe Lindberg W. Pesson, J. A. Wold, S. (1983), Analytical Chemistry, 55, S. 643.
Ridge-Regression ist ein weiteres multivariantes Kalibrationsverfahren, das in nicht-medizinischen Situationen verwendet wurde, in denen die Intensitäten von verschiedenen spektralen Frequenzen eine signifikante Kollinearität zeigen und die Anzahl der Kalibrationsproben die Anzahl von spektralen Frequenzen übersteigt. Hoerl et al. Practical use of ridge regression: a challenge met, "Applied Statistics" 34, 114-120, (1985), haben gezeigt, daß Ridge-Regression ein Konkurrent für die mehrfache lineare Regression bei der Vorhersage des Protein-Prozentanteils in Weizen-Proben ist, und zwar unter Verwendung von Reflektion im Bereich des nahen Infrarot. Naes et al., Comparison of linear statistical methods for calibration of NIR instruments, "Applied Statistics" 35, 195-206, (1985), haben zusammengefaßt, daß die Ridge-Regression ein ernsthafter Konkurrent für PLS und PCR ist, wenn sich die Anzahl von spektralen Frequenzen der Anzahl der Kalibrationsproben nähert.
Ein anderer Typ von multivarianten Algorithmen, die eine breite Akzeptanz finden, ist eine Mustererkennungstechnik, die verwendet, was als neuronale Netzwerke bezeichnet wird. Wie andere multivariante Kalibrationsverfahren lernen neuronale Netzwerke aus der Eingabe, die ihnen zugeführt wird. Sie haben den potentiellen Vorteil, daß sie explizit Nicht- Linearitäten nachbilden können. Jedoch tendieren sie ebenfalls dazu, für Übereinrichtung anfällig zu sein, langsamer zu berechnen und schwieriger zu interpretieren sind als PLS, PCR und MLR.
Die Anmelder erkennen, daß das bevorzugte Ausführungsbeispiel des U.S.-Patents Nr. 4,975,581 den Algorithmus der partiellen Methode der kleinsten Quadrate (PLS) verwendet. Jedoch sind die Gründe zur Verwendung von PLS und anderer multivarianter Algorithmen in der Erfindung, die hier offenbart und beansprucht ist, sehr verschieden von den Gründen, aus denen sie in dem oben beschriebenen Patent bzw. Anmeldung verwendet werden. Für nicht-invasive Glukose-Bestimmung ist der begrenzende Faktor bei der Messung das Fehlen von verfügbaren Informationen. Die Bestimmung von einem Blut- Analyten, wie beispielsweise Glukose, erfordert ein sehr hohes Signal-Rausch-Verhältnis und einen speziellen Algorithmus für die Extraktion von einem kleinen Wert an Informationen (Glukose beträgt normalerweise 0,1 Gewichts-% von Blut). Bei einem Puls-Oximeter, das für fetale Überwachung geeignet ist, sind die Informationen abundant (d. h., Babies, die äußerst hypoxisch sind, sind blau), aber die Betriebsumgebung ist extrem. Die Beziehung zwischen reflektiertem Licht und Sauerstoff-Sättigung ist in höchstem Maße nicht- linear, das Signal für die Analyse rauscht extrem, und interferierende Hintergrundkomponenten müssen durch Korrelation mit dem pulsierenden Blut entfernt werden.
Im Gegensatz zu dem Vorhergehenden besteht das Rationale für die Verwendung von multivarianter Analyse in der vorliegenden Anwendung der nicht-invasiven Blutgas-Bestimmung darin, eine genaue Bestimmung der Blutgasparameter durchzuführen, bei der sich der Informationsgehalt im Spektralbereich überlappt und bei der die Infrarot-Muster für pH, PCO&sub2;, PO&sub2; und [HCO&sub2;&supmin;] klein sind oder bei Nicht-Zusammenwirken mit Wasser oder anderen Blut- oder Gewebekomponenten nicht vorhanden sind. Eine nähere Betrachtung von Fig. 10 macht deutlich, daß sich die Bereiche der spektralen Informationen für die verschiedenen Komponenten stark überlappen. Dies ist insbesondere bei pH der Fall, das keine starke Korrelation in einem speziellen Bereich zeigt. Das Problem der Differenzierung von Bicarbonat und Kohlendioxid ist ebenfalls schwierig, wie aus ihren ähnlichen Korrelationskurven ersichtlich ist.
Die Verwendung von sichtbarer und infraroter Spektroskopie für die nicht-invasive Bestimmung von Blutgasparametern ist nicht offensichtlich. In der Tat ist "auf den ersten Blick die Bestimmung von pH durch Infrarot-Spektroskopie wenig plausibel, wenn nicht gar unsinnig". "Salinity determination using NIRH", T. Hirschfeld, Applied Spectroscopy, Volume 39, Number 4, 1985. Wasser hat äußerst starke Absorptionsbänder, wohingegen H+ und O&sub2; Sätt. keine eigenen Absorptionsbänder im nahen Infrarot haben.
Durch Infrarot-Spektroskopie erhält man quantitative und qualitative Informationen über die Vibrationsbewegung von Molekülen. Jeder Typ von chemischer Bindung in einem Molekül absorbiert verschiedene Frequenzen von Infrarot-Energie, was zu den charakteristischen Mustern führt, die in einem Infrarot-Spektrum gesehen werden. Diese Muster, auch Absorptionsbänder genannt, verändern ihren Wert mit der Konzentration. Herkömmliche Verfahren zur quantitativen Spektroskopie setzen die Bandbreite oder den Bereich eines Bandes mit der Konzentration der zu untersuchenden Spezies in Beziehung. Bei der vorliegenden Anwendung von Infrarot-Spektroskopie sind charakteristische Infrarot-Muster für jede zu untersuchende Spezies (pH, O&sub2;, CO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;]) klein oder nicht existent, wenn sie nicht mit anderen Komponenten zusammenwirken. Jedoch haben diese Spezies einen Effekt auf Spezies, die absorbieren, insbesondere Hämoglobin und Wasser. Ein Wasserstoffion ist ein Ion, eher als ein Molekül, das keine Infrarotbänder hat. Jedoch binden sich Wasserstoffionen mit anderen Spezies in Lösung, die Infrarot-aktiv sind, so daß eine Korrelation für pH auf sekundären Spektroskopie- Effekten basieren kann. Sauerstoff, obwohl eine molekulare Spezies, hat keine Infrarotbänder. Jedoch wirkt es ebenfalls mit anderen Spezies zusammen, die Infrarot-aktiv sind, und erzeugt eine Veränderung des Spektrums. Insbesondere reagiert Sauerstoff mit Hämoglobin, wobei eine markante Veränderung in dem Infrarotspektrum von Hämoglobin zwischen 600 und 1000 nm erzeugt wird. Diese Reaktion ist jedoch nicht-linear, und quantitative Modelle müssen dieser Nicht- Linearität Rechnung tragen. Für CO&sub2; und [HCO&sub3;&supmin;] sind die spektralen Absorptionen im nahen Infrarot eher klein. CO&sub2; kann in dem Bereich des mittleren Infrarot leicht quantifiziert werden. [HCO&sub3;&supmin;] hat ebenfalls Bänder im Bereich des mittleren Infrarot. Jedoch in dem Bereich des nahen Infrarot sind Absorptionen von CO&sub2; und [HCO&sub3;&supmin;] eher klein im Vergleich zu den sehr viel größeren Effekten von Hämoglobin und Proteinen. Auch hier müssen Sekundäreffekte untersucht werden. Daher ist eine genaue Messung der verschiedenen Blutgasparameter wegen der geringen Absorptionen und/oder der Sekundäreffekte schwierig, die aus Konzentrationsveränderungen resultieren. Diese Schwierigkeiten machen die Verwendung einer multivarianten Analyse erforderlich.
Die klinische Nützlichkeit einer nicht-invasiven Blutgas- Überwachung (für die simultane Bestimmung von pH, PCO&sub2;, PO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;] und O&sub2;-Sättigung) ist klar gewünscht, und die Technologie für die Realisierung einer solchen Überwachung und auch die Daten, die für diese Technologie verwendet werden, sind hier offenbart. Eine kontinuierliche Überwachung hätte einen beträchtlichen Vorteil, wenn sich der Herz-Lungen- Zustand eines Patienten sehr schnell verändert.
Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Einrichtung zur Verfügung zu stellen, die eine deutliche Verbesserung der Blutgasüberwachungs-Technologie zur Verfügung stellt, durch:
A. Vorsehen einer nicht-invasiven Blutgasüberwachung, mittels derer alle Blutgasparameter in arteriellem Blut und/oder Gewebe bestimmt werden kann.
B. Vorsehen einer kontinuierlichen Bestimmung von allen Blutgasparametern in Echtzeit; und
C. Vorsehen der Möglichkeit, dem Arzt gültige Meßwerte zur Verfügung zu stellen, die bezüglich ihrer Genauigkeit sehr sicher sind, und zwar durch Verwendung von Verfahren zur Erfassung von Ausreißern.
Die Möglichkeit, ungenaue Resultate zu erkennen, ist sehr wichtig, speziell dann, wenn für einen kritisch kranken Patienten gesorgt wird.
Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Blutgasparameter entweder in arteriellem Blut oder in menschlichem Gewebe zu bestimmen. Im Falle der Gewebebestimmung mißt die optische Bestimmung die Blutgase von allen Komponenten, die mit dem Licht bestrahlt werden. Obwohl die gesamte Gewebebestimmung derzeit nicht verwendet wird, kann sie eine bessere Messung sein als die arterielle Blutgasmessung, da der Arzt daran interessiert ist, zu erfahren, wie gut das Gewebe durchblutet ist.
Es ist eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung, Blutgasparameter in arteriellem Blut zu bestimmen. Das Verfahren zur Abtastung während der systolischen und der diastolischen Bereiche des Herzzyklus ermöglicht die Bestimmung von Pulsblutspektren. Diese Spektren können nachfolgend durch multivariante Algorithmen zur Bestimmung der Blutgasparameter analysiert werden. Daher ermöglicht die vorliegende Erfindung die nicht-invasive Messung von Blutgasparametern in arteriellem Blut.
Bei der vorliegenden Erfindung ist es ein Merkmal, Wellenlängen in dem Bereich von 500-2400 nm zu benutzen, um die arteriellen Blutgasparameter zu bestimmen. Da verschiedene Komponenten bestimmt werden, sind gemessene Intensitäten bei verschiedenen Wellenlängen erforderlich. Daher kann es die Bestimmung von mehreren Komponenten erforderlich machen, daß drei oder mehr Wellenlängen gemessen werden.
Ein zusätzlicher Vorteil des Verfahrens der vorliegenden Erfindung ist die Möglichkeit, alle Blutgasparameter zu berichten. Die verschiedenen Parameter können direkt gemessen oder aus gut bekannten Gleichungen berechnet werden. Die Beziehung zwischen pH, PC&sub2; und [HCO&sub3;&supmin;] wird durch die Henderson-Hasselbach-Gleichung beschrieben:
Die Henderson-Hasselbach-Gleichung ermöglicht die Bestimmung von zwei Komponenten mit der Berechnung der dritten.
Zusätzlich kann aus der O&sub2;-Sättigung der PO&sub2;-Wert berechnet werden, und umgekehrt. O'Riordan et al. haben verschiedene Berechnungsalgorithmen verglichen und deren Genauigkeit zu normalen menschlichen Daten in Beziehung gesetzt. Siehe J. F. O'Riordan, T. K. Goldstick, L. N. Vida, G. R. Honig und J. T. Ernest, "Modelling whole blood oxygen equilibrium; comparison of nine different models fitted to normal human data", Advances in Experimental Medicine, Volume 191, S. 505-522, 1985. Die derzeitige Verwendung von pH in diesen Berechnungen zur genaueren Bestimmung des P&sub5;&sub0;-Wertes kann die gesamten Berechnungsresultate verbessern.

Zusammenfassung der Erfindung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren nach Anspruch 1 und eine Blutgasüberwachungseinrichtung nach Anspruch 8. Das beanspruchte Verfahren zur Bestimmung unbekannter Werte von zumindest einem von vier Blutgasparametern und die Blutgasüberwachungseinrichtung, die zur Durchführung des Verfahrens verwendet wird, arbeiten nicht-invasiv.
Die bevorzugte Überwachungseinrichtung zur Bestimmung von zumindest einem von vier menschlichen Blutgasparametern pH, [HCO&sub3;&supmin;] PCO&sub2; und PO&sub2; in einer Probe enthält:
a. eine Einrichtung (19; 111-125; 211) zum Erzeugen von drei oder mehr verschiedenen Lichtwellenlängen, wobei die Wellenlängen in dem Bereich von 500 nm bis 2400 nm liegen;
b. eine Einrichtung (21, 23 und 73; 127, 129 und 173; 213), um zumindest einen Teil der Lichtwellenlängen in die Probe zu leiten, die nicht bekannte Blutgasparameter enthält;
c. eine Einrichtung (75, 77, 25; 175, 177, 131; 217, 219-233) zum Empfangen von zumindest einem Teil der Lichtwellenlängen, die von der Probe zu der Empfangseinrichtung gelenkt werden;
d. eine Einrichtung (29; 135; 235), die mit der Empfangseinrichtung gekoppelt ist, um die Intensität von zumindest drei der Wellenlängen zu messen;
e. eine Einrichtung (15; 105; 205) zum Speichern von zumindest einem multivarianten Kalibrationsmodell, wobei das multivariante Kalibrationsmodell durch einen multivarianten Algorithmus unter Verwendung von zwei oder mehr Variablen erzeugt wird, wobei das multivariante Kalibrationsmodell die gleichen Lichtwellenlängen verwendet, die in die Probe geleitet werden;
f. einen Mikroprozessor, der mit der Einrichtung zum Speichern des multivarianten Kalibrationsmodells gekoppelt ist, um zumindest einen der nicht bekannten Blutgasparameter aus den gemessenen Intensitäts variationen als Funktion der Wellenlängen zu berechnen; und
g. eine Einrichtung (17; 107; 207), um zumindest einen berechneten Blutgasparameter anzugeben.

Kurzbeschreibung der Zeichnungen

Fig. 1 ist eine schematische Darstellung von dem bevorzugten Ausführungsbeispiel der Erfindung;
Fig. 2 ist eine graphische Darstellung des Basisprinzips zur Bestimmung zusätzlicher Blutspektren;
Fig. 3 ist eine Reihe von graphischen Kurven, mittels derer univariante Kalibration mit multivarianter Kalibration verglichen wird;
Fig. 4 ist ein Graph, der die allgemeine Lösung zeigt, die bei multivarianten statistischen Methoden verwendet wird, um ein mathematisches Kalibrationsmodell zu erzeugen und um dieses Modell zu benutzen, um Konzentrationen und/oder Eigenschaften aus den Spektren unbekannter Proben quantitativ zu bestimmen;
Fig. 5 ist eine schematische Darstellung des Testgeräts, das für Studien bei Schafen verwendet wird;
Fig. 6 ist eine graphische Darstellung der elektrischen Aktivität des Herzens, des arteriellen Pulsdruckes, der Abtastperiode und der entsprechenden elektrischen Meßsignale;
Fig. 7 ist eine graphische Darstellung, in der die Verteilung der [HCO&sub3;&supmin;]- und pH-Bestimmungen dargestellt ist, die mit den Tests erhalten werden, die unter Verwendung des in Fig. 5 dargestellten Geräts erhalten werden;
Fig. 8 ist eine Streu-Darstellung, in der die Beziehungen zwischen Referenz- [HCO&sub3;&supmin;], O&sub2;-Sättigung, PCO&sub2;, pH und PO&sub2; dargestellt sind, die bei den Studien mit Schafen erhalten wurden;
Fig. 9 zeigt Gewebespektren von verschiedenen repräsentativen Proben;
Fig. 10 ist ein Graph, der die Beziehung zwischen dem absoluten Wert des Korrelations-Koeffizienten und der Wellenlänge für jeden der fünf Blutgasparameter darstellt;
Fig. 11 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-pH (erhalten aus den Untersuchungen unter Verwendung des in Fig. 7 dargestellten Testgeräts) über dem gemessenen arteriellen Blut-pH, bei dem der Best-Ratio-Algorithmus verwendet wird;
Fig. 12 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-pH über dem gemessenen arteriellen Blut-pH unter Verwendung von MLR;
Fig. 13 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-pH über dem gemessenen arteriellen Blut-pH unter Verwendung von PLS;
Fig. 14 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-pH über dem gemessenen arteriellen Blut-pH unter Verwendung des Neuronale-Netzwerke-Algorithmus;
Fig. 15 ist eine Kurve von vorausgesagten Gewebe-[HCO&supmin;&sub3;] über dem gemessenen arteriellen Blut- [HCO&supmin;&sub3;] unter Verwendung des Best-Ratio-Algorithmus;
Fig. 16 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-[HCO&supmin;&sub3;] über dem gemessenen arteriellen Blut- [HCO&supmin;&sub3;] unter Verwendung vom MLR;
Fig. 17 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-[HCO&supmin;&sub3;] über dem gemessenen arteriellen Blut- [HCO&supmin;&sub3;] unter Verwendung von PLS;
Fig. 18 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-[HCO&supmin;&sub3;] über dem gemessenen arteriellen Blut- [HCO&supmin;&sub3;] unter Verwendung des Neuronale-Netzwerke-Algorithmus;
Fig. 19 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-PCO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PCO&sub2; unter Verwendung des Best-Ratio-Algorithmus;
Fig. 20 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-PCO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PCO&sub2; unter Verwendung von MLR;
Fig. 21 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-PCO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PCO&sub2; unter Verwendung von PLS;
Fig. 22 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-PCO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PCO&sub2; unter Verwendung des Neuronale-Netzwerke-Algorithmus;
Fig. 23 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-PO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PO&sub2; unter Verwendung des Best-Ratio-Algorithmus;
Fig. 24 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-PO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PO&sub2; unter Verwendung von MLR;
Fig. 25 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-PO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PO&sub2; unter Verwendung von PLS;
Fig. 26 ist eine Kurve des vorausgesagten Gewebe-PO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PO&sub2; unter Verwendung des Neuronale-Netzwerke-Algorithmus;
Fig. 27 ist eine Kurve der vorausgesagten Gewebe-O&sub2; Sätt. über der gemessenen arteriellen Blut-O&sub2; Sätt. unter Verwendung des Best-Ratio-Algorithmus;
Fig. 28 ist eine Kurve der vorausgesagten Gewebe-O&sub2; Sätt. über der gemessenen arteriellen Blut-O&sub2; Sätt. unter Verwendung von MLR;
Fig. 29 ist eine Kurve der vorausgesagten Gewebe-O&sub2; Sätt. über der gemessenen arteriellen Blut-O&sub2; Sätt. unter Verwendung von PLS;
Fig. 30 ist eine Kurve der vorausgesagten Gewebe-O&sub2; Sätt. über der gemessenen arteriellen Blut-O&sub2; Sätt. unter Verwendung des Neuronale-Netzwerke-Algorithmus;
Fig. 31 ist ein Graph von verschiedenen systolischen und diastolischen Spektren, die durch EKG-Stop erhalten werden;
Fig. 32 ist ein Graph der optischen Pulsdruckveränderung während der EKG-Datenerfassung;
Fig. 33 ist eine Kurve von einem Paar von systolischen und diastolischen Spektren, die durch EKG-Stop nach Normalisierung erhalten werden;
Fig. 34 ist ein Graph der optischen Pulsdruckveränderung der normalisierten Daten, die durch EKG-Stop-Erfassung erhalten werden;
Fig. 35 ist eine Kurve von einem repräsentativen Pulsblutspektrum;
Fig. 36 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrum-pH (erhalten durch Tests unter Verwendung des in Fig. 7 dargestellt Testgeräts) über dem gemessenen arteriellen Blut-pH unter Verwendung des Best-Ratio- Algorithmus;
Fig. 37 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrum-pH über dem gemessenen arteriellen Blut-pH unter Verwendung von MLR;
Fig. 38 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrum-pH über dem gemessenen arteriellen Blut-pH unter Verwendung von PLS;
Fig. 39 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrum-[HCO&supmin;&sub3;] über dem gemessenen arteriellen Blut- [HCO&supmin;&sub3;] unter Verwendung des Best-Ratio-Algorithmus;
Fig. 40 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrum-[HCO&supmin;&sub3;] über dem gemessenen arteriellen Blut-[HCO&supmin;&sub3;] unter Verwendung von MLR;
Fig. 41 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrum-[HCO&supmin;&sub3;] über dem gemessenen arteriellen Blut-[HCO&supmin;&sub3;] unter Verwendung von PLS;
Fig. 42 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrum-PO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PO&sub2; unter Verwendung des Best-Ratio-Algorithmus;
Fig. 43 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrums-PO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PO&sub2; unter Verwendung von MLR;
Fig. 44 ist eine Kurve des vorausgesagten Pulsblutspektrum-PO&sub2; über dem gemessenen arteriellen Blut-PO&sub2; unter Verwendung von PLS;
Fig. 45 ist eine Kurve der vorausgesagten Pulsblutspektrum-O&sub2; Sätt. über der gemessenen arteriellen Blut-O&sub2; Sätt. unter Verwendung des Best-Ratio-Algorithmus;
Fig. 46 ist eine Kurve der vorausgesagten Pulsblutspektrum-O&sub2; Sätt. über der gemessenen arteriellen Blut-O&sub2; Sätt. unter Verwendung von MLR;
Fig. 47 ist eine Kurve der vorausgesagten Pulsblutspektrum-O&sub2; Sätt. über der gemessenen arteriellen Blut-O&sub2; Sätt. unter Verwendung von PLS;
Fig. 48 ist ein anderes Schema von einer nicht-invasiven ABG-Überwachungseinrichtung unter Verwendung mehrerer Quellen und eines einzelnen Detektors;
Fig. 49 ist ein weiteres alternatives Schema von einer nicht-invasiven ABG-Überwachungseinrichtung unter Verwendung einer einzelnen Quelle und mehrerer Detektoren.
Fig. 50 ist ein Schema von einer alternativen ABG-Überwachungseinrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung.

Beschreibung des bevorzugten Ausführungsbeispiels

Unter Bezugnahme auf Fig. 1 enthält die bevorzugte nicht- invasive Blutgasüberwachungseinrichtung 11 der vorliegenden Erfindung ein Spektrometer 13, eine Elektronik, ein Computerverarbeitungsmodul 15 und ein visuelles Anzeigemodul 17. Das Spektrometer 13 enthält eine Breitband-Wolfram-Halogen- Lichtquelle 19, einen Fokussierspiegel 21, eine Lichtleiter- Schnittstelle 23, eine zweite Lichtleiter-Schnittstelle 25, ein Gitter 27, einen Matrix-Detektor 29 und einen elektronischen Bus 31. Das Modul 15 enthält eine Computer-Einheit, die ihrerseits einen Mikroprozessor, einen Speicher, die Datenvorverarbeitungsalgorithmen, das multivariante Kalibrationsmodell, den multivarianten Algorithmus und Ausreißer- Erfassungsalgorithmen enthält. Das visuelle Anzeigemodul 17 enthält eine pH-Anzeige 41, eine Anzeige 43 für Partialdruck von Kohlendioxid, eine Anzeige 45 für Bicarbonat, eine Anzeige 47 für den Partialdruck von Sauerstoff und eine Anzeige 49 für die Sauerstoffsättigung. Wie dargestellt, enthält jede dieser Anzeigen jede Bestimmung und die geschätzte Unsicherheit einer solchen Bestimmung. Ebenfalls enthalten in dem Modul 17 sind eine pH-Trend-Anzeige 51, eine Trend-Anzeige 53 für Partialdruck von Kohlendioxid, eine Trend-Anzeige 55 für Bicarbonat, eine Trend-Anzeige 57 für Partialdruck von Sauerstoff und eine Trend-Anzeige 59 für Sauerstoffsättigung. Die visuelle Anzeige 17 enthält außerdem einen Gewebe/Puls-Betriebsart-Schalter 60, der es ermöglicht, daß der Arzt oder ein anderer Bediener die Betriebsart der Geräte-Funktion von der Gewebe-Betriebsart auf die Blutpuls-Betriebsart umschaltet oder umgekehrt. Schließlich enthält das Anzeigemodul 17 Lampen 61, 63, 65, 67 und 69, um anzugeben, ob der entsprechende Blutgasparameter, der gerade bestimmt worden ist, ein Ausreißer ist (z. B. wird die Lampe 61 angesteuert, wenn die pH-Bestimmung ein Ausreißer ist).
Um Licht von dem Spektrometer 13 zu der Fingerspitze 71 des zu überwachenden Patienten zu übertragen, enthält die Überwachungseinrichtung 11 ein Sende-Lichtleiter-Bündel 73, das an der Finger/Lichtleiter-Vorrichtung 75 endet. Der Empfangs-Lichtleiter 77 leitet das Licht von der Finger/- Lichtleiter-Halterung 75 zu der Lichtleiter-Schnittstelle 25 zurück. Der Finger/Lichtleiter-Halterung 75 ermöglicht die Transmission durch den Finger 71 und ermöglicht eine geeignete Halterung des Fingers.
Bei Betrieb gibt die Quelle 19 ausgewählte Frequenzen von etwa 500 bis 2400 nm ab. Dieses Licht wird über den Fokussierspiegel 21 auf das Ende des Lichtleiters 73 fokussiert, der in der Schnittstelle 23 gehalten ist, und wird dann durch den Lichtleiter 73 übertragen, um das Gewebe, den Knochen, den Nagel und das Blut in der Fingerspitze 71 zu beleuchten. Der Teil von dem Licht, der durch die Fingerspitze transmittiert wird, wird dann durch den Lichtleiter 77 zum Spektrometer 13 zurückgeführt. Das zurückgeführte Licht wird dann in verschiedene Wellenlängen aufgetrennt und von dem Matrix-Detektor 29 erfaßt, der in der Lage ist, zumindest einige der Wellenlängen von dem Licht zwischen 500 bis 2400 nm zu erfassen.
Die reflektierten Lichtintensitäten der verschiedenen Frequenzen werden dann durch den Mikroprozessor des Moduls 15 analysiert, das einen multivarianten Algorithmus (wie PLS oder PCR) benutzt, wobei verschiedene Wellenlängen von verschiedenen Gebieten des gesamten Spektralbereiches des transmittierten Lichts verwendet werden. Die Einrichtung 11 kann in zwei verschiedenen Betriebsarten betrieben werden: 1) die Gewebe-Bestimmungs-Betriebsart; oder 2) die Pulsblut- Betriebsart. Bei der Gewebe-Bestimmungs-Betriebsart werden die Spektraldaten von dem Matrixdetektor 29 durch geeignete Algorithmen in dem Modul 15 vorverarbeitet. Eine solche Vorverarbeitung umfaßt Trimmen, Mitteln, Skalieren, Normalisieren und Differenzieren, falls erforderlich. Das resultierende verarbeitende Spektrum wird dann durch den Algorithmus analysiert, der in dem Modul 15 enthalten ist. In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel ist der verwendete Algo rithmus die partielle Methode der kleinsten Quadrate (PLS). Solch ein Algorithmus kann entweder direkt von den Spektraldaten quantifizieren oder unter Verwendung von anderen Gleichungen alle Blutgasparameter berechnen. Lediglich zwei der folgenden (pH, PCO&sub2; und [HCO&sub3;&supmin;] müssen optisch gemessen werden, wobei die Berechnung des Dritten durch die Henderson- Hasselbach-Gleichung erfolgt.
Die Einrichtung 11 zeigt dann die aktuellen Werte von pH, PCO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;], PO&sub2; und O&sub2; Sätt., deren geschätzte Unsicherheiten sowie die vergangene Geschichte von jedem Parameter in den Anzeigen 51, 53, 55, 57 und 59. Die analysierten Spektraldaten und die aktuellen Bestimmungen werden durch Ausreißer-Erfassungs-Algorithmen untersucht, die in der Computer-Einheit in dem Modul 15 enthalten sind. Wenn die Spektren von dem Patienten oder die resultierenden Bestimmungen abnormal sind, dann gibt die Einrichtung an, daß die Genauigkeit dieser speziellen Bestimmungen schlecht ist, und zwar durch die entsprechenden Ausreißer-Lampen 61-69. Ein Zustand, der zu einem falschen Ergebnis führen kann, kann auftreten, wenn die Fingerspitze des Patienten nur teilweise in die Finger/Lichtleiter-Vorrichtung 75 eingesetzt ist. Andere Möglichkeiten beinhalten, daß die Einrichtung nicht kalibriert war, in dem Kalibrationsmodell keine extremen Blutgaswerte enthalten sind, oder neue und einzigartige Blutzusammensetzungen vorliegen.
In der Blutpuls-Betriebsart werden Spektren über den Herzzyklus des Patienten erhalten. Die resultierenden Spektraldaten werden analysiert, um zu bestimmen, welche Spektren der maximalen Blutkonzentration (oder maximaler Dilation) in dem arteriellen System des Patienten entsprechen, und welche Spektren der minimalen Konzentration (oder minimale Dilation) des arteriellen Systems entsprechen. Die mit der minimalen Dilation in Beziehung stehenden Spektren enthalten Informationen bezüglich Blut, Haut, Knochen und Gewebe. Die mit der maximalen Dilation in Beziehung stehenden Spektren enthalten die gleichen Informationen sowie eine zusätzliche Angabe von Blutinformationen. Um den optischen Pulsdruck zu bestimmen, wird die Spektraldifferenz bei der isosbestischen Frequenz berechnet. Absorption durch Wellenlängen in dem Bereich von 800 bis 810 nm werden nicht stark durch Veränderungen der Sauerstoffsättigung beeinflußt und sind proportional zu der Menge an vorhandenem Hämoglobin. Daher zeigt eine Kurve von dem Durchschnittswert zwischen 800-810 nm die Variation bezüglich der Hämoglobin-Konzentration. Die Amplitude dieser Differenz entspricht der Spektraldifferenz zwischen den systolischen und diastolischen Pulsen. Diese Spektraldifferenz ist ihrerseits ein allgemeiner Meßwert der Qualität der Spektraldaten. Diese Spektren, die einen abnormalen optischen Pulsdruck haben, werden vor einer weiteren Analyse getrimmt (d. h. entfernt). Durch den Trimm- Prozess werden Spektren mit signifikanten Abweichungen von der Norm infolge von Bewegung des Patienten oder anderen Störungen entfernt. Da einige dieser Störungen die Spektren in einer negativen Weise beeinflussen, ist diese Entfernung dieser Spektren zur Erzeugung einer genauen Pulsüberwachung sehr wichtig. Zusätzliche Vorverarbeitungen der Daten können infolge spezifischer Betriebsbedingungen erforderlich sein. Die Berechnung von dem "zusätzlichen" Blutspektrum kann durch verschiedene Methodiken erfolgen, einschließlich der Subtraktion der geeignet transformierten Spektraldaten von der maximalen und minimalen Dilation. Durch den obigen Prozeß wird der störende Hintergrund wirkungsvoll entfernt und der multivariante Algorithmus mit einem Spektrum bereitgestellt, das dem zusätzlichen Blut entspricht. Das resultierende zusätzliche Blut oder Pulsblutspektrum kann nachfolgend mit vorhandenen Abtastungen gemittelt werden, um das Rausch-Signal-Verhältnis des zu analysierenden Spektrums zu verbessern. Das resultierende Spektrum wird dann durch die multivarianten Algorithmen analysiert, die in dem Modul 15 enthalten sind. In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel sind die verwendeten Algorithmen die Methode der kleinsten Quadrate oder neuronale Netzwerke. Durch die Algorithmen werden alle Blutgasparameter entweder direkt gemessen oder berechnen. Die Einrichtung zeigt den aktuellen Wert von pH, PCO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;], PO&sub2; und O&sub2; Sätt., deren Unsicherheiten sowie die vergangene Geschichte von jedem dieser Parameter wie vorstehend unter Bezugnahme auf die Gewebe-Betriebsart beschrieben. Die Genauigkeit von jeder dieser Bestimmungen wird auch durch die Verwendung von Ausreißer-Erfassungs- Verfahren erreicht, die in der Computer-Einheit im Modul 15 enthalten sind.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel der Erfindung enthält eine Vorrichtung (nicht gezeigt) zum Erhalten von Informationen bezüglich der elektrischen Aktivität von dem Herz des Patienten, wodurch Informationen bereitgestellt werden können, um die Bestimmung der maximalen und minimalen arteriellen Dilation zu unterstützen. Normalerweise haben die meisten Patienten in Intensivpflegestationen eine in Betrieb befindliche EKG-Überwachung, und die Verwendung dieser früh verfügbaren Informationen unterstützt die Funktion der Einrichtung 11 in der Puls-Betriebsart. Unter Bezugnahme auf Fig. 6 erfolgt eine maximale Expansion des arteriellen Systems infolge ventrikularer Kontraktion an einem festen Intervall, der auf die R-Zacke des QRS-Komplex folgt. Der QRS-Komplex wird durch die Depolarisation der Ventrikelmuskel erzeugt. Dieser Komplex geht einer Ventrikelkontraktion voraus, die einen Ausstoß von Blut aus dem Herzen zur Folge hat. Minimale Expansion des arteriellen Systems ist vor der Ventrikelkontraktion vorhanden und entspricht einer Zeitperiode in der Nähe der P-Zacke. Die P-Zacke resultiert aus der Depolarisation der Atrium-Muskeln. Die Zeit minimaler Expansion steht sowohl mit der R-Zacke des QRS-Komplex als auch der Herzfrequenz in Beziehung. Korrelation mit der elektrischen Aktivität des Herzens kann zur Vereinfachung bei der Verarbeitung der Spektraldaten gewünscht sein, und kann für den effektiven Betrieb während der Periode abnehmendem Pulsdrucks oder übermäßiger Fingerbewegung erforderlich sein. Zusammenfassend schafft die elektrische Aktivität von dem Herzen des Patienten zusätzliche Informationen zur Verbesserung der Funktion, insbesondere bei schlechten Bedingungen.
Es ist die Erfahrung des Autors, daß durch mehrmalige Vorbehandlung der Spektral- oder der Konzentrationsdaten die Analysevorhersage bei der Kalibrationseinstellung und unbekannter Analysen verbessert und ebenso die Zuverlässigkeit der multivarianten Kalibrationsmodelle verbessert wird. Daher können Vorverarbeitungen, die Zentrieren, Skalieren, Normalisieren, Bilden von Ableitungen erster oder höherer Ordnung, Glätten, Fourier-Transformation und/oder Linearisieren umfassen, aber nicht darauf beschränkt sind, alle die Analysevorhersage und Genauigkeit verbessern. Darüberhinaus kann das Trimmen von solchen Spektren, die aus irgendwelchen Gründen von der Norm abweichen, die Gesamtleistungsfähigkeit der Einrichtung verbessern. Derartige Trimm-Techniken sind nicht auf die Anwendung bei optischen Pulse beschränkt. Andere Techniken umfassen den Vergleich der Summation von der Fläche unter der Kurve, den Vergleich einzelner Spektren mit den Durchschnittsspektren, Vergleich der Fouriertransformation, Untersuchung der charakteristischen Vibrationsarten in den Spektren und Vergleich von Hauptkomponentenregressionsfaktoren. Diese verschiedenen Techniken können für das wirksame Trimmen einzeln oder zusammen verwendet werden. Diese Vorbehandlungen können ebenfalls die Zuverlässigkeit des Modells bezüglich Drift der Einrichtung verbessern und können den Transfer des Kalibrationsmodells zwischen Einrichtungen verbessern.
Um die technische Durchführbarkeit der Erfindung zu demonstrieren, wurde die nicht-invasive Bestimmung sowohl von Gewebe- als auch von arteriellen Blutgasparametern bei klei nen Lämmern unter einer Vielfalt von physiologischen Bedingungen durchgeführt. Der Gegenstand der Untersuchung bestand darin, bei den Lämmern alle angemessenen Säure-Base-Störungen zu induzieren. Insbesondere wurde das Säure-Base-Gleichgewicht bei den Lämmern manipuliert, um so eine respiratorische Azidose, eine respiratorische Alkalose, eine metabolische Azidose und eine metabolische Alkalose zu induzieren.
Neugeborene Lämmer (Alter 10-25 Tage) wurden instrumentiert, wie schematisch in Fig. 5 dargestellt. Die Atmung des Tieres wurde mittels endotrachealer Intubation 83 durch einen herkömmlichen mechanischen Ventilator 81 gesteuert. Die metabolische Physiologie wurde durch Verabreichung von Bicarbonat oder Milchsäure gesteuert, und zwar geeigneterweise über einen Katheter 85. Die Herzphysiologie wurde durch Plazierung von arteriellen und venösen Meßwandlern/- Überwachungseinrichtungen und der externen Plazierung von Standard-EKG-Elektroden 89 überwacht, die mit der EKG-Überwachung 91 verbunden waren. Sauerstoffsättigung wurde unter Verwendung eines Standard-Pulsoximeters 93 überwacht.
Nach der Intubation und Instrumentierung von dem Lamm, wie vorstehend beschrieben, wurde ein Spektrometer 101, das mit einem Sende-Lichtleiter 103 und einem Empfangs-Lichtleiter 105 ausgestattet war, an das Lamm angeschlossen, um Spektraldaten aufzunehmen. Das Ausgangsende des Sende-Lichtleiters 103 wurde mit einer Seite von dem rasierten Bein des Lamms in Kontakt gebracht, und der Empfangs-Lichtleiter 105 wurde mit der gegenüberliegenden Seite von dem Lamm in Kontakt gebracht. Licht von einer Wolfram-Halogen-Lichtquelle 107, die den Frequenzbereich von 500-1000 nm abdeckt, wurde in den Lichtleiter 103 eingespeist und zu dem Bein von dem Lamm übertragen. Das Licht tritt aus der Faser 103 aus und tritt in das Gewebe des Lammes ein, wo es mit allen Bestandteilen von dem Lamm zusammenwirkt (z. B. Blut, interstitielle Flüssigkeit, Muskeln, Knochen, Fett und Haut), bevor es an der gegenüberliegenden Seite von dem Bein wieder austritt. An dieser Stelle tritt ein Teil des Lichts in den Empfangs- Lichtleiter ein. Das Licht, das in den Empfangs-Lichtleiter 105 eintritt, wird zu dem Spektrometer 101 zurückgeführt, wo es unter Verwendung eines holografischen Gitters nach Wellenlängen aufgetrennt wird und anschließend auf einem Silizium-Matrix-Detektor 109 erfaßt wird. Die Lichtintensitäten am Detektor 109 werden dann in digitalen Zahlen konvertiert und in dem Computer 117 gespeichert.
Während der Studien an dem Lamm wurden die Spektren, EKG- Informationen und arterielle Pulse alle gleichzeitig aufgenommen. Der Computer 115 wird verwendet, um EKG-Signale von der Überwachungseinrichtung 91 zu verarbeiten und um nachfolgend das Spektrometer 101 über eine Trigger-Leitung 111 zu triggern. Der Computer 117 wird verwendet, um Spektraldaten von dem Spektrometer 101 über einen elektronischen Bus 113 aufzuzeichnen. Die Spektraldaten werden in zwei verschiedenen Betriebsarten erhalten: (1) Puls-gesteuert; und (2) EKG-Stop. In dem Puls-gesteuerten Betriebsart werden die Spektraldaten an der gleichen Stelle in dem Herzzyklus aufgenommen. Insbesondere wird der Verschluß (nicht gezeigt) zu dem Silizium-Matrix-Detektor 109 mit der Erfassung der R-Zacke des QRS-Komplex des EKG-Signals geöffnet. Der Detektor 109 wird für 50 ms dem Licht ausgesetzt, das durch das Bein des Lammes übertragen wird, danach wird der Verschluß geschlossen. Die Spektraldaten werden auf diese Weise aufgenommen, so daß während der Spektralerfassungsperiode die gleiche oder etwa die gleiche Menge an Blut in dem Gewebe vorhanden ist. Die auf diese Weise erfaßten Daten werden nachfolgend als "Puls-gesteuerte Daten" bezeichnet. Das Licht, das in der Puls-gesteuerten Betriebsart erfaßt wird, hat mit dem Gewebe zusammengewirkt, wie oben erläutert, und enthält Informationen von dem Gewebewürfel, durch den es hindurchgetreten ist. Die Puls-gesteuerten Daten werden anschließend mit Hilfe verschiedener Algorithmen analysiert, um arterielle Blutgasparameter vorauszusagen.
Die zweite Betriebsart der Spektralerfassung wird als EKG- Stop bezeichnet. Das Konzept besteht darin, die elektrische Aktivität des Herzens zu benutzen, um die korrekte Zeit zu bestimmen, um die systolischen und diastolischen Spektren zu erhalten. Die zeitliche Trennung zwischen zwei aufeinanderfolgenden R-Zacken des QRS-Komplex wird bestimmt, und dann wird die Herzfrequenz berechnet. Die Spektralerfassung, die dem diastolischen Bereich des Herzzyklus entspricht, findet zu einem festen Zeitintervall von 30 ms nach der R-Zacke statt. Die systolische Spektralabtastung findet bei 50% des Herzzyklus statt. Die resultierenden Spektraldaten werden auf einer Computer-Platte gespeichert, wie oben beschrieben.

Erzeugung von nicht-physiologischen Säure-Base-Bedingungen

Der Säure-Base-Status von dem Lamm wurde über dem maximal vernünftigen Bereich variiert. Um respiratorische Pertubationen einzuleiten, wurde der Partialdruck von Kohlendioxid in dem Blut des Lammes verändert, indem die Frequenz des mechanischen Ventilators verändert wurde, insbesondere das Minutenvolumen zu dem Lamm. Um metabolische Pertubationen einzuleiten, wurde dem Lamm intravenös Bicarbonat oder Milchsäure zugeführt. Um darüberhinaus die Fähigkeit der Instrumentierung zu untersuchen, um sowohl O&sub2; Sätt. als auch PO&sub2; zu bestimmen, wurde der Anteil von eingeatmetem Sauerstoff (FiO&sub2;) ebenfalls über den Verlauf der Tests zufallsgesteuert verändert. Die O&sub2; Sätt. des Tieres wurde von 80 bis 100% variiert, während der Partialdruck von Sauerstoff von 45 bis 115 mm/Hg variiert wurde. O&sub2; Sätt. und PO&sub2; sind miteinander in Beziehung stehende Werte, jedoch stehen sie nicht in linearer Weise in Beziehung.
Die arteriellen Blutproben von den Lämmern wurde mit einem Mallinckrodt Sensor System Gem-Stat Blut-Gas/Elektrolyt- Analysiergerät gemessen. Das Gem-Stat ist eine üblicherweise am Krankenhaus-Bett verwendete Blutgas-Überwachungseinrichtung und ist ein klinisch akzeptiertes Verfahren zur Blutgas-Bestimmung.
Die Genauigkeit und Präzision der in dieser Studie verwendeten Referenzwerte wurde durch Analysieren von Zusammenfassungsdaten bestimmt, die von Zaloga et al. (1989) zur Verfügung gestellt wurden, in einem Artikel "Bedside blood gas and electrolyte monitoring in critically ill patients", veröffentlicht in Critical Care Medicine, Band 7, Nr. 9, Seite 921-925. Basierend auf Zaloga et al. sind unsere Schätzungen der Analyt-spezifischen Standardabweichung wie folgt:
pH - 0,025
PO&sub2; - 10-20 mm (10 bei 50 mm PO&sub2; und 20 bei 102 nm PO&sub2;)
PCO&sub2; - 3 mm
[HCO&sub3;&supmin;] - 2 mmol/l
Die Genauigkeit der gemessenen O&sub2;-Sättigung, durchgeführt mit einem Radiometer, OSM2, war infolge des Fehlens von Informationen schwierig, die vom Hersteller verfügbar sind. Trotzdem läßt die Erfahrung des Autors mit dem Hemoximeter vermuten, daß die tatsächliche Standardabweichung wiederholter Messungen etwa 2% beträgt.
Fig. 7 zeigt vernünftige physiologische Grenzen für pH, Bicarbonat und Kohlendioxid. Eine der Aufgaben der Lamm- Studie bestand darin, den gesamten physiologischen Bereich von respiratorischer Azidose und Alkalose ebenso wie metabolische Azidose und Alkalose aufzuzeichnen. Die nähere Betrachtung von Fig. 7 zeigt, daß das Säure-Base-Gleichgewicht des Lammes über den gesamten physiologisch vernünf tigen Bereich verteilt war. Die Streu-Darstellung, Fig. 8, zeigt die Variation von Sauerstoffsättigung und Partialdruck von Sauerstoff über den Verlauf der Studie. Da pH, PCO&sub2; und [HCO&sub3;&supmin;] alle durch die Henderson-Hasselbach-Gleichung erzwungen sind, ist es wichtig sicherzustellen, daß die Variation einer Variablen nicht vollständig mit der Korrelation einer anderen Variablen korreliert.
Fig. 8 ist eine Streu-Matrix, die die Beziehung zwischen allen Blutgasparametern zeigt. Eine nähere Betrachtung der Figur zeigt, daß PO&sub2; und O&sub2; Sätt. korrelieren, wie man erwarten würde. Jedoch erscheint es nicht, daß eine signifikante Korrelation zwischen pH, PCO&sub2; und [HCO&sub3;&supmin;] vorhanden ist. Das Fehlen der Korrelation zeigt, daß jeder Parameter (anders als O&sub2; Sätt. und PO&sub2;) unabhängig variieren.

Analyse von Spektraldaten in stimulierter Gewebe-Betriebsart

Die Puls-gesteuerten Daten wurden durch das Bein des Lammes erfaßt, wie vorstehend angegeben. Es wurden 30 Abtastungen durchgeführt und anschließend gemittelt, um ein einziges Spektrum für jede Probe oder Beobachtungspunkt zu bilden. Einige repräsentative Spektren sind in Fig. 9 dargestellt. Diese Ursprungs-Intensitätsdaten wurden nachfolgend auf verschiedene Weise verarbeitet und analysiert.
Wie vorstehend erläutert, ist die optische Messung von allen arteriellen Blutgasparametern schwierig, da sich die spektralen Informationen für einen gegebenen Analyten normalerweise mit Informationsbereichen anderer Analyte überlappt. Die Überlappung der spektralen Informationen macht es unmöglich, genaue Bestimmungen von Blutgasparametern durch univariante Algorithmen durchzuführen, wenn sich die Konzentration des überlappenden Analyten verändert und die Höhe der spektralen Veränderungen, die durch den überlappenden Analyten eingeleitet wird, ähnlich der des interessierenden Analyten ist. Fig. 10 zeigt die Beziehung zwischen dem absoluten Wert des Korrelations-Koeffizienten und der Wellenlänge für jeden Blutgasparameter. Eine genaue Betrachtung von Fig. 10 zeigt deutlich, daß sich die Bereiche der Spektralinformationen überlappen.
Um zu demonstrieren, daß verschiedene Algorithmen verwendet werden können, um einige oder alle Blutgasparameter zu messen, wurden die folgenden Algorithmen untersucht: (1) Best-Ratio-Analyse; (2) Mehrfache lineare Regression; (3) partielle Methode der kleinsten Quadrate; und (4) neuronale Netzwerke.
Beim Vergleichen der Fähigkeiten der verschiedenen Algorithmen ist es wichtig anzumerken, daß der Standardfehler der Kalibration (SEC) und der Standardfehler der Vorhersage (SEP) vom Analyten, den Abtastspektren oder dem verwendeten Algorithmus abhängig sind. Diese beiden Maßnahmen der Vorhersagemöglichkeit sind nicht die gleichen und haben subtile aber wichtige Unterschiede. Das SEC betrifft Fehler beim Voraussagen von Proben-Analytwerten, die zum Aufbau des Modells verwendet wurden. Das SEP wird berichtet, wenn eine Kreuz-Validierungs-Technik verwendet wurde. Wenn alle Proben gleichzeitig verwendet wurden, um das Kalibrationsmodell zu entwickeln, kann das berichtete SEC kleiner sein als der Standardfehler der Referenz. Ein solches Auftreten legt die Vermutung einer Überlastung der experimentellen Daten durch das Kalibrationsmodell nahe. Die etwas komplizierteren Algorithmen (z. B. PLS, PCR und neuronale Netzwerke) sind alle empfänglich für Überlastung dieser Art, wenn alle Kalibrationsabtastungen gleichzeitig in das Kalibrationsmodell eingefügt werden. Wenn eine Kreuz-Validierungs-Technik verwendet wird, kann der Standardfehler der Vorhersage (SEP) berichtet werden. Beim Kreuz-Validierungs- Verfahren werden einer oder mehrere Proben aus der Kalibra tion weggelassen, und das Kalibrationsmodell wird basierend auf diesem reduzierten Proben-Satz bestimmt. Die Konzentration der weggelassenen Probe(n) wird dann unter Verwendung des vorbestimmten Kalibrationsmodells vorhergesagt. Das Verfahren wird wiederholt, bis jede Probe aus dem Kalibrationsmodell weggelassen worden ist. Das SEP, basierend auf Kreuz-Validierung stellt eine realistische Maßnahme für die Vorhersage-Fähigkeit des Gerätes in der Klinik/Patient-Einstellung dar. In der nachfolgenden Diskussion wird SEC in einigen Fällen berichtet, während SEP in anderen berichtet wird. Die Fehler werden wegen der verfügbaren Computer-Software und verfügbaren Rechenzeit unterschiedlich berichtet. Außerdem begrenzen die Fehler, die in den Referenzdaten vorhanden sind, deutlich die mögliche Genauigkeit von jedem Modell. Viele der Figuren von vorhergesagten gegenüber Referenzkonzentrationen zeigen große, deutliche Streuungen. Häufig ist diese Streuung ein direktes Ergebnis der begrenzten Präzision der Referenzmethoden. Wenn die Vorhersagepräzision die gleiche ist wie die Präzision der Referenzmethode, dann haben die Kurven die gleiche Erscheinung, als wenn ein Satz von Proben zweimal durch die Referenzmethode gemessen und der Referenzwert der ersten Messung über der Sekunde dargestellt worden wäre.

Mehrfache lineare Regression

Mehrfache lineare Regression wurde verwendet, um die Gaußschen gemittelten Intensitätsspektren zu analysieren. Der Korrelations-Koeffizient zwischen der Spektralintensität bei jeder Wellenlänge und der Analytkonzentration wurde berechnet. Die Wellenlänge, die den besten Korrelations-Koeffizienten zeigt, wurde aus den 384 Datenpunkten gewählt, die den Wellenlängenbereich von 640-970 nm als die erste Wellenlänge in dem Modell abdecken. Danach wurden Wellenlängen gewählt, und zwar basierend auf Korrelationen zwischen den Resten, die verblieben sind, nachdem Informationen von den vorher gewählten Wellenlängen entfernt wurden. Die optimale Anzahl von Intensitäten für die Analyse basierte auf dem Modell, das zu dem Minimum in dem Kreuz-Kalibrations-SEP führt.
Tabelle 2 zeigt die Parameter, die Anzahl von Frequenzen, die Anzahl von analysierten Proben und die Standardfehler der Vorhersage. Die Resultate der Analyse sind in Fig. 12, 16, 20, 24 und 28 dargestellt. Die Standardfehler der Vorhersage wurden unter Verwendung einer Kreuz-Validierungs- Prozedur berechnet, bei der zu einem Zeitpunkt eine Probe weggelassen wurde. Tabelle 2 MLR - Lamm-Gewebe

Partielle Methode der kleinsten Quadrate

Die partielle Methode der kleinsten Quadrate wurden verwendet, um die zweite Ableitung der Ursprungsintensitätsspektren zu analysieren. Ein gleitender 10-Punkte-Durchschnitt, auf den zwei erste Differenzberechnungen folgen, wurde verwendet, um die Ableitung zu berechnen. Ein separates PLS-Modell wurde für jeden der fünf Parameter gebildet. Tabelle 3 zeigt die Parameter, die Anzahl der PLS-Faktoren, den Wellenlängenbereich, die Anzahl der Proben und die Standardfehler der Vorhersage. Die Standardfehler der Vorhersagen wurden unter Verwendung einer Kreuz-Validierungs-Prozedur berechnet. Die Ergebnisse der Analyse sind in Fig. 13, 17, 21, 25 und 29 dargestellt. Tabelle 3 PLS - Lamm-Gewebe

Neuronale Netzwerke

Ein neuronales Netzwerk wurde unter Verwendung einer Teilmenge der Kalibrationsproben für jeden der Parameter entwickelt. Die Teilmenge wurde zufällig ausgewählt. Tabelle 4 zeigt die Parameter, die Anzahl der analysierten Proben und die Standardfehler der Kalibrierung. Für alle gemessenen Analyten ist das berichtete SEC besser als die Präzision der Referenzmethode. Dieser Zustand gibt an, daß das neuronale Netzwerke-Modell bezüglich Spektral- und Konzentrationsinformationen den Daten überlegen ist, und die Ergebnisse sind unrealistisch gut. Trotzdem arbeitet die neuronale Netzwerke-Analyse der Daten außergewöhnlich gut, und die Algorithmus-Leistungsfähigkeit gibt an, daß dies ein funktionaler Algorithmus für die vorliegende Erfindung ist. Neuronale Netzwerke-Kreuz-Validierung wurde nicht durchgeführt, da die Kreuz-Validierungs-Algorithmen nicht verfügbar waren und die erforderliche Rechenzeit äußerst groß ist. Die Resultate der Analyse sind in Fig. 14, 18, 22, 26 und 30 dargestellt. Tabelle 4 Neuronale Netzwerke - Lamm-Gewebe

Analyse von Spektraldaten bei stimulierter Pulsblut-Betriebsart

Die EKG-Stop-Daten wurden, wie vorstehend erläutert, durch das Bein des Lammes erfaßt. Fünfundzwanzig systolische und fünfundzwanzig diastolische Abtastungen wurden bei jeder Blutprobenüberwachung aufgenommen. Fig. 31 zeigt fünf systolische und fünf diastolische Spektren von dem Bein des Lammes. Eine vorsichtige Untersuchung der Abtastungen zeigt einige Unterschiede bezüglich der systolischen und diastolischen Abtastungen. Um die Differenz zwischen den systolischen und diastolischen Spektren zu quantifizieren, wurde der optische Pulsdruck berechnet. Der optische Pulsdruck wurde durch Mitteln der Intensitätswerte von 800 bis 810 nm für jedes Spektrum bestimmt. Dieser Bereich des Spektrums wurde gewählt, da er bezüglich der Sauerstoffsättigung ein isosbestischer Bereich ist. Daher variieren die Intensitätsmessungen in diesem Bereich des Spektrums mit sich ändernder Hämoglobinkonzentration und werden nicht durch Veränderungen der Sauerstoffsättigung beeinflußt. Da die sich ändernde Hämoglobinkonzentration proportional zu Veränderung der arteriellen Expansion und Kontraktion ist, ermöglicht die Analyse der Intensitätsfluktuationen in diesem Bereich die Quantifizierung des optischen Pulsdruckes. Fig. 32 ist eine Kurve des optischen Pulses, der aus Intensitätswerten bei 800 bis 810 nm als eine Funktion der Abtastanzahl berechnet ist.
Eine genauere Betrachtung von Fig. 32 zeigt einige wichtige Charakteristiken: (1) der optische Pulsdruck ist sehr klein; und (2) die summierten isosbestischen Intensitätswerte sowohl während der Systole oder der Diastole sind über die Abtastperiode nicht konstant. Veränderungen der Intensität des transmittierten Lichts (d. h. optischer Pulsdruck) resultieren aus Veränderungen des Blutvolumenanteils in dem Gewebe, wodurch die Lichtabsorption verändert wird. Veränderungen des Blutvolumenanteils korrelieren mit der Kapillardichte in der Dermis. Das Endergebnis besteht darin, daß infolge von geringen Kapillardichten der optische Puls sehr klein ist. Der kleine optische Puls macht Pulsblutmessungen von dem Bein des Lammes extrem schwierig infolge der geringen Differenz zwischen den systolischen und diastolischen Spektren.
Das Problem bei der Beschaffung eines Pulsblutspektrums wird bestimmt durch Variationen in den Spektren, wie in Fig. 31 gezeigt, und durch die Variationen, die entweder in der systolischen oder diastolischen isosbestischen Summe beobachtet werden, wie in Fig. 32 gezeigt. Untersuchungen aller 50 Spektren zeigten, daß einige Spektren deutlich abnormal sind, während einige lediglich eine Basisliniendifferenz haben. Um die bestmöglichen Pulsblutspektren zur Verfügung zu stellen, wurden die fünfzig Proben getrimmt und dann normalisiert.
Der Trimm-Prozeß basierte auf dem optischen Pulsdruck, der zwischen aufeinanderfolgenden systolischen und diastolischen Pulsen beobachtet wurde. Die optischen Pulsdruckwerte wurden von unten nach oben der Reihe nach aufgelistet. Solche systolisch-diastolischen Abtastungen, die eine optische Pulsdruckdifferenz zwischen dem 40-ten und 90-ten Percentil hatten, wurden als repräsentative Abtastungen betrachtet. Die ausgewählten Proben sind durch ausgefüllte Quadrate in Fig. 32 dargestellt. Die Untersuchung dieser Abtastungen zeigt signifikante Basisliniendifferenzen. Daher wurden die ausgewählten Abtastungen mit der Summe der Intensitätswerte über dem gesamten Spektrum normalisiert. Nach der Normalisierung hatten alle systolischen Abtastungen den gleichen Intensitätssummenwert über das gesamte Spektrum. Die diastolischen Abtastungen wurden mit einem anderen Wert normalisiert, aber der Prozeß wurde in der gleichen Weise durchgeführt. Der Normalisierungsprozeß kann lineare Basislinien entfernen, ohne daß die Form des Spektrums verändert wird. Die gleichen systolischen und diastolischen Spektren, die in Fig. 31 gezeigt sind, sind nach der Normalisierung in Fig. 33 dargestellt. Eine Untersuchung von Fig. 33 zeigt, daß die Mehrzahl der anfänglichen Differenzen zwischen den systolischen oder diastolischen Gruppen tatsächlich Basislinien waren. Fig. 34 ist eine Kurve von dem resultierenden optischen Pulsdruck über der Abtast-Zahl nach dem Normalisieren von allen systolischen und diastolischen Abtastungen. Die normalisierten systolischen-diastolischen Gruppen, die durch die Trimm-Prozedur ausgewählt wurden, wurden verwendet, um das Pulsblutspektrum wie folgt zu berechnen:
Pulsblutspektrum = log (diastolisches) - log (systolisches) (Spektrum) (Spektrum)
Die resultierenden Abtastungen wurden danach gemittelt, um das Pulsblutspektrum für jede Untersuchung zu erzeugen.
Fig. 31 zeigt eine Kurve von einem Pulsblutspektrum, das von dem Bein eines Lammes erhalten wurde. Die resultierenden Spektren wurden anschließend durch einige verschiedene Algorithmen analysiert. Best-Ratio; mehrfache lineare Regression; und partielle Methode der kleinsten Quadrate. Wie in dem Fall der Gewebe-Daten gezeigt, stellen neuronale Netzwerke einen leistungsfähigen Algorithmus dar, der für diese Art von Analyse bestens geeignet ist. Jedoch ist die Analyse durch neuronale Netzwerke wegen logistischer Probleme bei der Beschaffung der verarbeiteten Daten nicht enthalten.
Die Analyse der Pulsblutspektren erfolgte auf die gleiche Weise wie bei den Gewebespektren. Die Resultate der Analysen sind in den folgenden Tabellen gezeigt. Die Analysen der Spektren, um den Partialdruck von Kohlendioxid zu quantifizieren, führten nicht zu einer vorhersagbaren Relevanz. Daher sind keine PCO&sub2;-Vorhersagen enthalten.

Best-Ratio-Analyse

Die Best-Ratio-Analyse der getrimmten, normalisierten Pulsblutspektren erfolgte auf die gleiche Weise, wie oben erläutert, einschließlich der Verarbeitung der Spektren mit einem gleitenden Gaußschen gewichteten Mittelwert. Die Resultate sind in Fig. 36, 39, 42 und 45 gezeigt. Tabelle 5 Best-Ratio - Pulsblut

Mehrfache lineare Regression

Die Resultate der MLR-Analysen der Pulsblutspektren sind in Tabelle 6 zusammengefaßt. Die Tabelle zeigt die Parameter, die Anzahl von Wellenlängen, die bei der Analyse verwendet wurden, und Fehler der Kalibration. Die Ergebnisse sind in Fig. 37, 40, 43 und 46 dargestellt. Tabelle 6 MLR - Pulsblut

Partielle Methode der kleinsten Quadrate

Die Ergebnisse der PLS-Analysen der Pulsblutspektren sind in Tabelle 7 zusammengefaßt. Die Tabelle zeigt die Parameter, die Anzahl der Faktoren, Wellenlängenbereich, Anzahl von Frequenzen und Standardfehler der Kalibration. Die Ergebnisse sind in Fig. 38, 41, 44 und 47 dargestellt. Tabelle 7 PLS - Pulsblut
Obwohl die Daten, die verwendet wurden, um den Beweis von dem Konzept in der Lamm-Studie zu beweisen, von 500 bis 1000 nm aufgezeichnet wurden, ist dies nicht der einzige Frequenzbereich von Interesse. Insbesondere der Frequenzbereich von 1000 bis 2400 nm enthält Informationen sowohl von der Wasserstoffionenkonzentration als auch von CO&sub2; (E. Watson und E. H. Baughman, "Online analysis of caustic streams by near-infrared spectroscopy", Spectroscopy, Vol. 2, Nr. 1, Seiten 44-48). Der Bereich von 1000 bis 1400 nm ist besondere wichtig, da er es erlaubt, daß Transmissionsmessungen einfach durch den Finger erfolgen können, da er nicht durch den Melanin-Gehalt beeinflußt wird. Melanin, das mit der Rasse variiert, hat eine relativ flache Absorptionsantwort von 500 bis 1000 nm, wird aber oberhalb von 1000 nm bedeutend weniger absorbiert.
Der Detektor, der in unserer Schaf-Studie verwendet wurde, war ein Silizium-Detektor mit einem Antwort-Bereich von etwa 500 bis 1000 nm. Detektoren zur Messung von Frequenzen in dem Bereich von 1000 bis 2500 nm sind zahlreich und umfassen Indium Gallium Arsenid, Indium Antimonit, Germanium, Bleiselenid, und Bleisulfit. Außerdem wurde der Antwortbereich für Siliziumdetektoren durch die Verwendung von Beschichtungspulvern und verschiedene Techniken auf etwa 1200 nm erhöht.
Unter Bezugnahme auf Fig. 48 weist ein zweites Ausführungsbeispiel von einer nicht-invasiven Blutgasüberwachungseinrichtung 101 der vorliegenden Erfindung ein Spektrometer 103, eine Elektronik und ein Computerverarbeitungsmodul 105 und ein visuelles Anzeigemodul 107 auf. Das Spektrometer 103 enthält mehrere lichtemittierende Dioden 111-125, eine Fokussierlinse 127, eine Lichtleiter-Schnittstelle 129, eine zweite Lichtleiter-Schnittstelle 131, einen Fokussierspiegel 133, einen Detektor 135 und einen elektronischen Bus 137. Das Modul 105 enthält einen Mikroprozessor, einen Speicher, der die Datenvorverarbeitungsalgorithmen, ein multivariantes Kalibrationsmodell, Algorithmen und Ausreißer-Erfassungsverfahren enthält. Das visuelle Anzeigemodul 107 enthält eine pH-Anzeige 141, eine Anzeige 143 für Partialdruck von Kohlendioxid, eine Anzeige 145 für Bicarbonat, eine Anzeige 147 für Partialdruck von Sauerstoff und eine Anzeige 149 für Sauerstoffsättigung. Ebenfalls enthalten in dem Modul 107 sind eine pH-Trend-Anzeige 151, eine Trend-Anzeige 153 für Partialdruck von Kohlendioxid, eine Trend-Anzeige 155 für Bicarbonat, eine Trend-Anzeige 157 für Partialdruck von Sauerstoff und eine Trend-Anzeige 159 für Sauerstoff-Sättigung. Die visuelle Anzeige 107 enthält außerdem Ausreißer- Lampen 161-169 für jeden der vorhergehenden Anzeige-Analyten. Ein Betriebsart-Schalter 171 ermöglicht es dem Arzt oder einer anderen Bedienperson, die Betriebsart des Geräte- Betriebs von der Gewebe-Betriebsart zur Blutpuls-Betriebsart umzuschalten, oder umgekehrt.
Um Licht von dem Spektrometer 103 zu der Fingerspitze 67 des Patienten zu übertragen, dessen Blutgase überwacht werden sollen, enthält die Überwachungseinrichtung 101 ein Sende-Lichtleiter-Bündel 173, das an der Finger/Lichtleiter- Einrichtung 175 endet. Ein Empfangs-Lichtleiter 177 leitet das Licht von der Finger/Lichtleiter-Halterung 175 zu dem Lichtleiter-Gehäuse 131. Die Finger/Lichtleiter-Halterung 175 ermöglicht die Transmission durch den Finger 179 und ermöglicht eine geeignete Halterung des Fingers.
Bei Betrieb emittieren mehrere lichtemittierenden Diodenquellen 111-125 Licht zu diskreten Zeitintervallen in dem Frequenzbereich zwischen 500 und 2400 nm. Dieses Licht wird mittels der Fokussierlinse 127 auf das Ende der Lichtleiter- Schnittstelle 129 fokussiert und dann über den Sende-Lichtleiter 173 übertragen, um das Gewebe, die Knochen, den Nagel und das Blut darin zu beleuchten. Ein Teil von dem Licht, das durch die Fingerspitze 179 transmittiert wird, wird dann über das Lichtleiter-Bündel 177 zum Spektrometer 103 zurückgeleitet. Das zurückgeleitete Licht wird dann durch den Fokussierspiegel 133 auf den Detektor 135 fokussiert, der in der Lage ist, Lichtfrequenzen zwischen 500 bis 2400 nm zu erfassen.
Die Lichtintensitäten von den verschiedenen Dioden werden dann durch die Verarbeitungseinheit 105 analysiert, die einen geeigneten Algorithmus verwendet. Die Einrichtung 101 kann in zwei verschiedenen Betriebsarten betrieben werden, die durch den Betriebsart-Schalter 171 gesteuert werden: (1) Gewebe-Bestimmungs-Betriebsart; oder (2) Pulsblut- Betriebsart.
Die Einrichtung 101 zeigt die aktuellen Werte von pH, PCO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;], PO&sub2; und O&sub2; Sätt. sowie die vergangene Geschichte des Analyten in den Anzeigen 151-159. Wenn eine gegebene Analyt-Bestimmung angibt, daß die Analyse unzuverlässig sein könnte, dann zeigen die Ausreißer- Lampen 161-169 dies dem Bediener an.
Vorhandenen Daten geben an, daß pH, PCO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;], PC&sub2; und O&sub2; Sätt. unter Verwendung von Wellenlängen zwischen 500 und 2500 nm nicht-invasiv bestimmt werden können. Außerdem werden Informationen in dem Bereich längerer Wellenlängen zwischen 2500 und 7500 nm erwartet. Dieser Bereich kann für nicht- invasive Transmissionsmessungen infolge der großen Absorptionen von Wasser nicht verwendet werden. Jedoch ist die Verwendung von Wellenlängen in diesem Bereich gut geeignet für invasive in-vivo Messungen von Blutgasparametern. Frühere Arbeiten der Verfasser haben gezeigt, daß Glucose, Harnstoff und Kreatinin in biologischen Systemen unter Verwendung von abgeschwächter, total-reflektierender Abtastung gemessen werden können. Dieser Spektralbereich enthält Bänder von der Vibrationsbewegung von Molekülen dar. [HCO&sub3;&supmin;] und CO&sub2; haben Vibrationsbänder, die zur Kalibration verwen det werden können. Daher kann Spektroskopie im mittleren Infrarot verwendet werden, um zwei Blutgasparameter zu messen.
Sauerstoffsättigung und PO&sub2; können invasiv und in-vivo durch die Verwendung von Spektroskopie im sichtbaren oder nahen Infrarotbereich bestimmt werden. Speziell Licht, das durch den Lichtleiter transmittiert wird, kann durch das Blut diffus reflektiert und zur nachfolgenden Analyse zu der Einrichtung zurückgeleitet werden. Daher ist die Kombination von Spektroskopie im mittleren Infrarot mit deren Empfindlichkeit für Vibrations-Spektroskopie, gekoppelt mit Spektroskopie im sichtbaren Bereich/nahen Infrarot mit dessen Empfindlichkeit für elektronische Übergangsspektroskopie ideal für invasive, in-vivo kontinuierliche Blutgasmessungen geeignet.
Unter Bezugnahme auf Fig. 49 ist ein drittes Ausführungsbeispiel von einer nicht-invasiven Blutgasüberwachungseinrichtung 201 der vorliegenden Erfindung gezeigt, die ein Spektrometer 203, eine Elektronik, ein Computerverarbeitungsmodul 205 und ein visuelles Anzeigemodul 207 enthält. Das Spektrometer 203 enthält eine einzelne Breitbandquelle 211, einen Fokussierspiegel 213, eine Fingerhalteeinrichtung 215, einen Diffusor 217, optische Filter 219-233, eine Detektoranordnung 235 und einen elektronischen Bus 237. Das Modul 205 enthält einen Mikroprozessor, einen Speicher, der die Datenvorverarbeitungsalgorithmen, ein multivariantes Kalibrationsmodell, Algorithmen und Ausreißer-Erfassungsverfahren enthält. Das visuelle Anzeigemodul 207 enthält eine pH-Anzeige 241, eine Anzeige 243 für Partialdruck von Kohlendioxid, eine Anzeige 245 für Bicarbonat, eine Anzeige 247 für Partialdruck von Sauerstoff und eine Anzeige 249 für Sauerstoffsättigung. Außerdem in dem Modul 207 enthalten sind eine pH-Trend-Anzeige 251, eine Trend-Anzeige 253 für Partialdruck von Kohlendioxid, eine Trend-Anzeige 255 für Bicarbonat, eine Trend-Anzeige 257 für Partialdruck von Sauerstoff und eine Trend-Anzeige 259 für Sauerstoffsättigung. Die visuelle Anzeige 207 enthält außerdem Ausreißer- Lampen 261-269 für jeden der obigen Anzeige-Analyten. Ein Betriebsart-Schalter 271 ermöglicht es dem Arzt oder einem anderen Bediener, die Betriebsart des Geräte-Betriebs von der Gewebe-Betriebsart zur Blutpuls-Betriebsart umzuschalten, oder umgekehrt.
Bei Betrieb wird Licht von der Quelle 211 durch den Finger 281 transmittiert, der in der Halterung 215 gehalten ist. Das transmittierte Licht wird durch den Diffusor 217 gestreut, durch optische Filter 219-233 gefiltert und anschließend von der Detektoranordnung 235 erfaßt.
Lichtintensitäten von den verschiedenen Detektoren werden dann durch die Verarbeitungseinheit 205 unter Verwendung eines geeigneten Algorithmus analysiert. Die Einrichtung 201 kann in zwei verschiedenen Betriebsarten betrieben werden, die durch den Betriebsart-Schalter 271 gesteuert werden: (1) Gewebe-Bestimmungs-Betriebsart; oder (2) Pulsblut- Betriebsart.
Das Gerät 210 zeigt die aktuellen Werte von pH, PCO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;], PO&sub2; und O&sub2; Sätt., wie auch die vergangene Geschichte des Analyten in den Anzeigen 251-259. Wenn eine gegebene Analyt-Bestimmung angibt, daß die Analyse unzuverlässig sein könnte, dann geben die Ausreißer-Lampen 261-269 dies dem Bediener an.
Unter Bezugnahme auf Fig. 50 kann invasive Blutgasüberwachung durch die bei 301 gezeigte Einrichtung durchgeführt werden, wobei die Einrichtung ein Spektrometer 303, eine Elektronik, ein Computerverarbeitungsmodul 305 und ein visuelles Anzeigemodul 307 enthält. Das Spektrometer 303 enthält eine Breitband-Lichtquelle 311, einen Fokussier spiegel 313, eine Lichtleiter-Schnittstelle 315, eine zweite Lichtleiter-Schnittstelle 317, ein Gitter 319, einen Matrixdetektor 321 und einen elektronischen Bus 323. Das Modul 305 enthält einen Mikroprozessor, einen Speicher 35, der die Datenvorverarbeitungsalgorithmen, ein multivariantes Kalibrationsmodell, Algorithmen und Ausreißer-Erfassungsverfahren enthält. Das visuelle Anzeigemodul 307 enthält eine pH-Anzeige 341, eine Anzeige 343 für Partialdruck von Kohlendioxid, eine Anzeige 345 für Bicarbonat, eine Anzeige 347 für Partialdruck von Sauerstoff und eine Anzeige 349 für Sauerstoffsättigung. Ebenfalls in dem Modul 307 enthalten sind eine pH-Trend-Anzeige 351, eine Trend-Anzeige 353 für Partialdruck von Kohlendioxid, eine Trend-Anzeige 355 für Bicarbonat, eine Trend-Anzeige 357 für Partialdruck von Sauerstoff und eine Trend-Anzeige 359 für Sauerstoffsättigung. Die visuelle Anzeige 307 enthält außerdem Ausreißer- Lampen 361-369 für jeden der obigen Anzeige-Analyten.
Um Licht von dem Spektrometer 303 zu dem arteriellen Gefäß 361 zu übertragen, in dem Blutgase überwacht werden, enthält die Überwachungseinrichtung 301 ein Sende-Lichtleiter-Bündel 373, das an der Verbindung 375 endet, mit der anschließenden Bildung eines Sende- und Empfangs-Lichtleiters 377. Der Empfangsbereich des optischen Bündels 377 leitet das Licht zu der Verbindung 375 zurück, wobei das Licht anschließend zu der Einrichtung zurückgeleitet wird, was durch den Empfangs- Lichtleiter 379 erfolgt.
Bei Betrieb emittieren die Lichtquelle 311 oder Quellen (nicht gezeigt) Licht in sichtbaren oder infraroten Frequenzbereichen. Diese Licht wird durch den Fokussierspiegel 313 auf das Ende der Lichtleiter-Schnittstelle 315 fokussiert und durch die Lichtleiter 373 und 377 übertragen, und dann wird das Blut am Ende des Lichtleiters 363 beleuchtet. Die Lichtleiter-Sonde wird durch die Haut 381 und in das arterielle Gefäß 361 eingesetzt. Ein Teil des Lichts, das mit dem Blut zusammengewirkt hat, tritt wieder in den Lichtleiter 377 ein und wird zu der Lichtleiter-Verbindung 375 zurückgeleitet. Das Licht, das mit dem Blut zusammengewirkt hat, wird dann über den Lichtleiter 379 zu dem Spektrometer zurückgeleitet. Das zurückgeleitete Licht wird dann durch das Gitter 319 in Wellenlängen aufgetrennt und auf den Matrixdetektor 321 reflektiert, der in der Lage ist, Lichtfrequenzen im sichtbaren und infraroten Frequenzbereich zu erfassen.
Die Lichtintensitäten bei verschiedenen Wellenlängen werden dann durch die Verarbeitungseinheit 305 unter Verwendung eines geeigneten Algorithmus analysiert. Die Einrichtung 301 zeigt dann die aktuellen Werte von pH, PCO&sub2;, [HCO&sub3;&supmin;] und PO&sub2; sowie die vergangene Geschichte des Analyten in den Anzeigen 351-359 an. Wenn eine gegebene Analyt-Bestimmung angibt, daß die Analyse unzuverlässig sein könnte, dann zeigen die Ausreißer-Lampen 371-379 dies dem Bediener an.

Claims

1. Verfahren zur nicht-invasiven Bestimmung von zumindest einem der vier Blutgasparameter pH, [HCO&sub3;&supmin;], PCO&sub2; und PO&sub2; in einer Probe, wobei das Verfahren die Schritte umfaßt:

a. Erzeugen von drei oder mehr verschiedenen Lichtwellenlängen, wobei die Wellenlängen in dem Bereich von 500 nm bis 2400 nm liegen;

b. Bestrahlen der Probe mit den Lichtwellenlängen, so daß dort eine differentielle Abschwächung von zumindest einigen Intensitäten der Wellenlängen stattfindet, wobei die wellenlängenabhängige differentielle Abschwächung eine Funktion der Probe und nicht bekannter Werte von pH, [HCO&sub3;&supmin;], PCO&sub2; und PO&sub2; ist;

c. Messen der Intensitätsvariationen von der Probe, um einen Satz von Intensitätsvariationen als Funktion der Wellenlängen zu erhalten;

d. Berechnen des Wertes von zumindest einem der nicht bekannten Werte in der Probe aus den gemessenen Intensitätsvariationen unter Verwendung eines multivarianten Kalibrationsmodells, wobei das multivariante Kalibrationsmodell durch einen multivarianten Algorithmus und unter Verwendung von drei oder mehr verschiedenen Lichtwellenlängen erzeugt wird, wobei die Wellenlängen die gleichen sind wie jene, die zum Bestrahlen der Probe verwendet werden, wobei zum Berechnen 2 oder mehr Variablen verwendet werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Algorithmus aus der Gruppe ausgewählt ist, die PLS, PLS2, PCR, CLS, Q-Matrix, Ridge-Regression, Kreuzkorrelation, Kalman-Filtern, MLR, neuronale Netzwerke und Kontinuum-Verfahren enthält.

3. Verfahren nach Anspruch 1, außerdem mit dem Schritt der Vorverarbeitung zumindest einer der gemessenen Intensitätsvariationen und der gemessenen Blutgasparameter der Probe, wobei die Vorverarbeitung aus der Gruppe ausgewählt ist, die Trimmen, Frequenz-Selektieren, Zentrieren, Skalieren, Normalisieren, Berechnen der ersten oder von höheren Ableitungen, Glätten, Fourier-Transformieren, Linearisieren und Transformieren enthält.

4. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Probe Blut enthaltendes Gewebe ist.

5. Verfahren nach Anspruch 4, bei dem der Schritt des Bestrahlens des Blut enthaltenden Gewebes die Schritte des Bestrahlens des Blut enthaltenden Gewebes während der diastolischen Phase des Herzzyklus von einem Menschen und das Bestrahlen des Blut enthaltenden Gewebes während der systolischen Phase des Herzzyklus umfaßt, und bei dem der Schritt des Messens den Schritt des Messens der Intensitätsvariationen während der diastolischen Phase, um einen diastolischen Satz von Intensitätsvariationen als Funktion der Wellenlängen zu erhalten, und den Schritt des Messens der Intensitätsvariationen während der systolischen Phase umfaßt, um einen systolischen Satz von Intensitätsvariationen als Funktion der Wellenlängen zu erhalten, und außerdem den Schritt der Vorverarbeitung der diastolischen und systolischen Intensitätsvariationen als Funktion der Wellenlängen, um den Wert der Veränderung zwischen den diastolischen und systolischen Sätzen zu bestimmen, und des Berechnens der nicht bekannten Blutgasgarameter unter Verwendung der Messens der Veränderung umfaßt.

6. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Probe menschliches Blut ist.

7. Verfahren nach Anspruch 1, außerdem mit dem Schritt des Bestimmens, ob bei der Probe, die die unbekannten Blutgasparameter enthält, die Intentsitätsvariationen als Funktion der Wellenlängen ein Ausreißer ist.

8. Blutgasüberwachungseinrichtung zur Bestimmung von zumindest einem von vier menschlichen Blutgasparametern pH, [HCO&sub3;&supmin;] PCO&sub2; und PO&sub2; in einer Probe, wobei die Überwachungseinrichtung aufweist:

a. eine Einrichtung zum Erzeugen von drei oder mehr verschiedenen Lichtwellenlängen, wobei die Wellenlängen in dem Bereich von 500 nm bis 2400 nm liegen;

b. eine Einrichtung, um zumindest einen Teil der Lichtwellenlängen in die Probe zu leiten, die nicht bekannte Blutgasparameter enthält;

c. eine Einrichtung zum Empfangen von zumindest einem Teil der Lichtwellenlängen, die von der Probe zu der Empfangseinrichtung gelenkt werden;

d. eine Einrichtung, die mit der Empfangseinrichtung gekoppelt ist, um die Intensität von zumindest drei der Wellenlängen zu messen;

e. eine Einrichtung zum Speichern von zumindest einem multivarianten Kalibrationsmodell, wobei das multivariante Kalibrationsmodell durch einen multivarianten Algorithmus unter Verwendung von zwei oder mehr Variablen erzeugt wird, wobei das multivariante Kalibrationsmodell die gleichen Lichtwellenlängen verwendet, die in die Probe geleitet werden;

f. einen Mikroprozessor, der mit der Einrichtung zum Speichern des multivarianten Kalibrationsmodells gekoppelt ist, um zumindest einen der nicht bekannten Blutgasparameter aus den gemessenen Intensitätsvariationen als Funktion der Wellenlängen zu berechnen; und

g. eine Einrichtung, um zumindest einen berechneten Blutgasparameter anzugeben.