EP1987444A2

EP1987444A2 - Spreizspektrumverfahren zur bestimmung von vitalparametern

Info

Publication number: EP1987444A2
Application number: EP07711445A
Authority: EP
Inventors: Andreas Tobola; Ulrich Vogl; Hans-Joachim Moersdorf
Original assignee: Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Current assignee: Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Priority date: 2006-02-20
Filing date: 2007-02-06
Publication date: 2008-11-05
Also published as: US8398557B2; WO2007104390A2; DE102006022120A1; US20100292593A1; WO2007104390A3

Abstract

Zur Bestimmung eines Vitalparameters eines Lebewesens wird eine Vorrichtung mit einer Empfangseinrichtung (105) und einer Extraktionseinrichtung (120) geschaffen. Die Empfangseinrichtung (105), ist angepasst, um sich wiederholende optische Signale (110, 175) zu empfangen, wobei das optische Signal Sequenzen aufweist und eine Sequenz von wenigstens zwei Heil-Zeitdauern, in denen eine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt, und wenigstens eine Dunkel-Zeitdauer aufweist, der keine Sendelichtquelle in einem Einzustand annimmt, und die wenigstens zwei Heil-Zeitdauern in einer Sequenz ungleichmäßig angeordnet sind.

Description

Spreizspektrumverfahren zur Bestimmung von Vitalparame- tern

Beschreibung

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Vorrichtung zum Bestimmen eines Vitalparameters eines Lebewesens. Das Verfahren findet Anwendung in Plethys- mogramm-basierenden Messverfahren (z.B. Plethysmographie, Pulsoximetrie) zum Zwecke einer niedrigeren Störanfälligkeit bei Umgebungslichtinterferenzen und elektromagnetischen Interferenzen.

Die Plethysmographie ist ein optisches Verfahren zur Gewinnung eines sogenannten Plethysmogramms, das Auskunft über die Pulsfrequenz und BlutsauerstoffSättigung eines Probanden liefert. Unter einem Plethysmogramm versteht man eine graphische Abbildung von Volumenände- rungen. In diesem Anwendungsgebiet werden speziell die Volumenänderungen eines arteriellen Blutstroms an einer örtlich begrenzten Messstelle am menschlichen Körper als das Plethysmogramm aufgenommen. Um dies technisch umzusetzen, wird Gewebe an einer Körperstelle mit arte- riellen Blutgefäßen mit Licht durchstrahlt. Dem Patienten wird ein Sensor angelegt, der eine Lichtquelle und einen Photoempfänger enthält, so dass das Licht die Gewebeschicht passiert und die verbleibende Lichtintensität auf den Photoempfänger trifft. Das Licht erfährt im Inneren des Körpers eine Dämpfung, die unter anderem abhängig von der Wellenlänge der Lichtquelle, der Art und der Konzentration der Stoffe im durchstrahlten Gewebe und der Pulsation des Blutes ist. Das so gewonnene Signal des Photoempfängers liegt in Form eines Photo- Stroms vor, ist von den oben genannten Rahmenbedingungen abhängig und entspricht in erster Näherung den durch Herzmuskelkontraktion verursachten Blutvolumenänderungen arterieller Gefäße. Fig. 24 zeigt den prinzi- piellen Aufbau einer Vorrichtung zur Erfassung eines Plethysmogramms. Ein Mikrokontroller (μC) steuert dabei über zwei Treiberstufen zwei LEDs unterschiedlicher Wellenlänge an, prinzipiell genügt zur Erstellung eines Plethysmogramms auch eine Lichtquelle. Die in Fig. 24 dargestellten LEDs emittieren Licht im Rot- und Infrarotbereich. Das von den LEDs emittierte Licht passiert dann das Gewebe des Probanden, in Fig. 24 ist dies exemplarisch als Finger dargestellt. Nachdem das Licht das Gewebe des Probanden passiert hat, trifft es auf einen Photosensor. Der Photosensor wandelt die optischen Signale in elektrische Signale und gibt diese an eine Verarbeitungselektronik weiter, die das Signal verstärkt, analog-digital wandelt und dem Mikrokontrol- ler (μC) zuführt. Der Mikrokontroller (μC) ermittelt dann aus den ihm zugeführten Digitalsignalen zwei Plethysmogramme, je ein Plethysmogramm pro Wellenlänge. Aus den Signalverläufen der so gemessenen Plethysmogramme, lassen sich Vitalparameter, wie z.B. die Herzfrequenz oder die BlutsauerstoffSättigung des Probanden bestimmen, wobei zur Bestimmung der Herzfrequenz auch prinzipiell ein einzelnes Plethysmogramm genügen würde, zur Bestimmung der Blutsauerstoffsättigung sind zwei Plethysmogramme von Lichtquellen unterschiedlicher Wellenlängen notwendig.

Die Pulsoximetrie ist ein nichtinvasives Verfahren zur Messung der Blutsauerstoffsättigung (SpO₂) und der Herzfrequenz (HR) mittels eines optischen Sensors. Die durch das Pulsoximeter erfasste SauerstoffSättigung wird speziell SpÜ₂-Wert genannt. Die SauerstoffSättigung ist als das Verhältnis aus der Konzentration von sauerstoffgesättigten Hämoglobinmolekülen und der gesamten Hämoglobinkonzentration definiert und wird in Prozent angegeben. Eine Komponente des Pulsoximeters ist ein Sensor mit zwei integrierten Lichtquellen, der ähnlich wie der eines Plethysmographen beschaffen ist, vgl. Fig. 24. In der Pulsoximetrie wird von mindestens zwei Plethysmogrammen Gebrauch gemacht, um die Farbe des arteriellen Blutes zu bestimmen. Die Farbe des Blutes ist wiederum von der SauerstoffSättigung abhängig. Mit einer geschickten Wahl der Wellenlängen der Licht- quellen lässt sich zeigen, dass aus den Verhältnissen markanter Punkte im Plethysmogramm, eine Größe gewonnen werden kann, die mit der SauerstoffSättigung gut korreliert. Typischerweise werden die Spektren der Empfangssignale zweier Lichtquellen unterschiedlicher Wellen- länge bestimmt und der Quotient bestimmter Spektralwerte gebildet. Dieser Quotient ist dann näherungsweise proportional zum Spθ₂~Wert des Blutes.

Ein wesentliches Qualitätsmerkmal beim Vergleich von Pulsoximetern ist die Resistenz gegenüber Störungen. Als besonders problematisch stellt sich die Filterung derjenigen unerwünschten Signalanteile dar, die durch die Bewegung des Patienten entstehen. Schon bei kleinen Bewegungen können die Amplituden der sogenannten Bewe- gungsartefakte größer als die der Pulswelle im Signal wirken. Ist das Signal stark mit Bewegungsartefakten überlagert, führt das zum vorübergehenden Funktionsausfall der Geräte mit entsprechender Signalisierung dieses Problems. Im schlimmsten Fall detektieren die Gerä- te die verfälschte Messung nicht und geben kein Signal ab, so dass die angezeigten Messwerte fälschlicherweise für wahr gehalten werden. Die Behandlungsqualität eines Patienten kann sich aufgrund falsch angezeigter Messwerte deutlich verringern. Gerade im Umfeld von Opera- tionssälen stellen die oben genannten Verfälschungen einen großen Nachteil von Pulsoximetern dar.

Neben den Bewegungsartefakten können starke Lichtquellen, wie die von OP-Lampen, Leuchtstoffröhren oder Bildschirmen, zu unerwünschten Interferenzen im Signal führen. Bei herkömmlichen Pulsoximetern bzw. Plethysmographen wird dieses Problem überlicherweise durch Einfügen von zusätzlichen Messperioden zur Umgebungs- lichtbestimmung und anschließender Subtraktion der Umgebungslichtmessung von der Nutzsignalmessung vermindert. Während dieser Messperioden oder Zeitschlitze werden alle Lichtquellen des Sensors ausgeschaltet und nur das Umgebungslicht gemessen. Die Umgebungslichtin- tensität wird von dem Plethysmogramm subtrahiert und damit der Umgebungslichtanteil weitgehend vom Pulssignal getrennt. Dennoch verbleibt gerade bei pulsierenden oder wechselstrombetriebenen Umgebungslichtquellen ein Störanteil im Plethysmogramm. Der Störanteil im Plethysmogramm hängt also stark von den in der Umgebung verwendeten elektronischen Geräten bzw. Störern ab. Gerade in der intensivmedizinischen Versorgung von Patienten, kommt eine Vielzahl elektronischer Geräte und Hilfsmittel zum Einsatz, so dass die Störanfälligkeit von Pulsoximetern und Plethysmographen in intensivmedizinischen Umgebungen besonders gegeben ist. Gerade im Bereich der intensivmedizinischen Versorgung hingegen, sind Messfehler von Vitalparametern wie z.B. der Herz- frequenz oder der BlutsauerstoffSättigung äußerst kritisch und können schwerwiegende Konsequenzen nach sich ziehen.

In der Pulsoximetrie verfügen Transmissions- und Remis- sionssensoren über mehrere LEDs (Sender) und nur eine Photodiode (Empfänger) . Das Gewebe des Probanden wird dabei von LEDs verschiedener Wellenlängen durchleuchtet und die Photodiode empfängt das Licht verschiedener Wellenlängen aus dem Gewebe. Prinzipiell wäre es mög- lieh verschiedene Kanäle anhand der Wellenlängen der LEDs zu unterscheiden, z.B. durch Farbfilter an mehreren Photodioden. Da dies auf der Seite der Photodiode technisch aufwendig ist, müssen die Intensitäten der LEDs moduliert werden. Nur dann ist eine Unterscheidung der Wellenlängen mittels einer einzigen breitbandigen Photodiode möglich. Um dem Empfänger zu ermöglichen, verschiedene Sendequellen (LEDs) mit verschiedenen Wellenlängen zu unterscheiden, werden bei bekannten Pulsoximetern TDMA- Konzepte (Time Division Multiple Access) , also Zeitmul- tiplexverfahren eingesetzt. Dabei wird jeder Sensor-LED ein Zeitfenster zugewiesen, in dem diese eingeschaltet wird. Fig. 25 illustriert diese zeitliche Abfolge von Signalen. Es ist zu erkennen, dass den verschiedenen LEDs nacheinander Zeitschlitze gleicher Dauer zugeord- net sind, die durch Dunkelperioden gleicher Dauer getrennt sind. Fig. 25 zeigt eine schematische Abfolge mit drei verschiedenen LEDs. Nacheinander leuchten die LEDs verschiedener Wellenlängen, in Fig. 25 sind die Hellzeitdauern der LEDs durch „„LED 1", „LED 2" und „LED 3" bezeichnet, für eine kurze Zeitdauer auf. Typische Frequenzen mit denen die Lichtquellen derzeitiger Pulsoximeter angesteuert werden, liegen bei 20-50Hz. Durch Hinzufügen zusätzlicher Dunkelphasen, in denen keine der LEDs leuchtet, in Fig. 25 durch „DARK" be- zeichnet, versucht man den durch Umgebungslicht verursachten Signalanteil zu messen und anschließend vom Nutzsignal zu subtrahieren. Dennoch sind die Ergebnisse oftmals durch Umgebungslicht oder Hochfrequenzchirurgieeinflüsse verfälscht. In der Hochfrequenzchi- rurgie wird Gewebe mittels hochfrequenter Spannungen geschnitten. Diese hohen Frequenzen verursachen Induktionen in Leitungen der Pulsoximeter und können so deren Funktion stören. Die örtlichen Einflüsse können weitgehend unterdrückt werden, da die Sensoren gegen Einstrahlung von außen geschützt sind. Dennoch tritt Umgebungslicht in die Hülle des Sensors ein. Die Subtraktion des Umgebungslichtanteils, ermittelt durch Hinfügen von Dunkelphasen, verbessert die Signalqualität deutlich. Allerdings verbleiben Störartefakte, die zu falschen SpO₂-Werten führen können. Bislang ist es trotz zahlreicher Versuche nicht möglich, die durch Leuchtstofflampen, Infrarotwärmelampen, Operationsbe- leuchtung und Monitore verursachten Störungen aus dem Nutzsignal zu entfernen.

Ein weiteres Beispiel dynamischer Störungen ist bei Pro- banden zu beobachten, an denen Dauermessungen durchgeführt werden. Diese tragen einen Sensor mit integrierten LEDs und Photoempfänger über einen längeren Zeitraum zur Erfassung von Langzeitdaten. Bei diesen Patienten oder Probanden kommt es nun, beispielsweise bei Autofahrten durch Alleen oder auch Häuserschluchten, zu stark und gegebenenfalls auch schnell wechselnden Lichtverhältnissen. Diese wechselnden Lichtverhältnisse äußern sich stellenweise sehr ähnlich wie die Störungen in stationären Umfeldern von Kliniken. Prinzipiell sind Probanden, die sich in einer Dauermessung befinden, einer Vielzahl von Umgebungslichteinflüssen ausgesetzt, die ein ganzes Spektrum an Störungen hervorrufen können.

Die Störanfälligkeit derzeitiger Pulsoximeter und Plethysmographen steigt, wenn sich in ihrer Umgebung die oben genannten Störer befinden. Gerade in Operationssälen oder intensivmedizinischen Versorgungsstationen, findet sich eine Vielzahl elektronischer Geräte bzw. elektronischer Störer. Gerade in solchen Umfeldern steigt deswegen die Störanfälligkeit derzeitiger Pulsoximeter und Plethysmographen. Dieser signifikante Nachteil, kann ernsthafte Konsequenzen für Probanden nach sich führen, wenn in solchen Situation Messfehler auftreten, die nicht unmittelbar als solche identifiziert werden können.

Bekannte Verfahren zur Plethysmographie sind beispielsweise in folgenden Schriften zu finden:

EP 1374764 AI/WO 2002054950 A08, worin eine prinzipielle Schaltung zur Messung und Erfassung eines Plethysmogramms beschrieben ist und auf die oben beschriebene Signalverarbeitung im Detail eingegangen wird. EP 208201 A2/A3, worin prinzipiell die optische Erfassung einer Volumenänderung eines Körperteils und ein Auswertegerät zur Auswertung der optischen Signale geschützt wird. Das dort beschriebene Verfahren nutzt dabei die sich verändernde äußerliche Volumenänderung von Extremitäten, die durch den Puls und die damit verbundenen Blutdruckänderungen hervorgerufen wird.

EP 341059 A3. Hier wird ein prinzipielles Verfahren zur Pulsoximetrie beschrieben, das sich Lichtquellen (LEDs) unterschiedlicher Wellenlängen zunutze macht. Dabei wird das Gewebe des Probanden mit Licht unterschiedlicher Wellenlängen durchstrahlt, die Lichtsignale mittels optischen Sensoren aus dem Gewebe aufgenommen und durch eine entsprechende analoge Signalverarbeitung aufgewertet.

EP 314331 Bl, ein Verfahren der Pulsoximetrie das ebenfalls auf Licht unterschiedlicher Wellenlängen basiert wird benutzt, um das Gewebe eines Probanden zu durchleuchten. Die so gewonnenen optischen Signale werden in elektrische Signale gewandelt, und aus diesen ein Wert der Auf- schluss über die Blutsauerstoffsättigung des Probanden gibt, extrahiert.

EP 1254628 Al, das hier geschützte Pulsoximeter ist ebenfalls ausgelegt eine Blutsauerstoffsättigung zu bestimmen, wobei durch das hier vorgeschlagene Verfahren Störungen durch Nebensprechen zusätzlich vermindert werden.

US 5503148/US 6714803, hier werden Signalverarbeitungsverfahren zur linearen Regression beschrieben, die anhand zweier Plethysmogramme einen Spθ2~Wert bestimmen. Dabei wird zwischen den beiden Plethysmogrammen ein Korrelationskoeffizient bestimmt, der als Zuverlässigkeitsmaß dient.

Die DE 692 29 994 T2 offenbart einen Signalverarbeiter, welcher ein erstes Signal und ein zweites Signal, das mit dem ersten Signal korreliert ist, aufnimmt. Beide Signale weisen einen gewünschten Signalanteil und einen unerwünschten Signalanteil auf. Die Signale können durch die Ausbreitung von Energie durch ein Medium und durch Messen eines abgeschwächten Signals nach der Ü- bertragung oder Reflexion aufgenommen werden. Alternativ können die Signale durch ein Messen von durch das Medium erzeugter Energie aufgenommen werden.

Die ersten und zweiten gemessenen Signale werden verarbeitet, um ein Rauschreferenzsignal, das die gewünschten Signalanteile der jeweiligen ersten und zweiten gemessenen Signale nicht beinhaltet, aufzunehmen. Die verbleibenden unerwünschten Signalanteile des ersten und zweiten gemessenen Signals werden kombiniert, um ein Rauschreferenzsignal zu formen. Dieses Rauschreferenzsignal ist mit jedem der unerwünschten Signalanteile des ersten und zweiten gemessenen Signals korreliert.

Das Rauschsignal wird dann verwendet, um die unerwünschten Signalanteile in dem ersten und zweiten gemessenen Signal über einen adaptiven Rauschlöscher zu entfernen. Ein adaptiver Rauschlöscher kann in Analogie zu einem dynamischen Mehrfachbandsperrfilter gesehen werden, der dynamisch seine Transferfunktion, ansprechend auf ein Rauschreferenzsignal und auf die gemessenen Signale verändert, um Frequenzen aus den gemessenen Signalen, die auch in dem Rauschreferenzsignal vorhan- den sind, zu entfernen. Ein typischer adaptiver Rauschlöscher erhält somit das Signal, aus dem Rauschen entfernt werden soll und ein Rauschreferenzsignal. Die Ausgabe des adaptiven Rauschlöschers ist dann das gewünschte Signal mit reduziertem Rauschen.

In der US 2005/0187451 wird ein Verfahren zur Verwen- düng bei einer Signaldämpfungsmessung beschrieben, um einen physiologischen Parameter eines Patienten zu bestimmen. Ferner wird eine Vorrichtung beschrieben, um einen physiologischen Parameter eines Patienten aus wenigstens zwei Signalen zu bestimmen, die Gewebe des Pa- tienten passiert haben und dort gedämpft worden sind. Dabei werden die beiden Signale unter Verwendung eines FOCDM Verfahrens (FOCDM = Frequency Orthogonal Code Division Multiplex) gemultiplext . Das Verfahren erlaubt eine Trennung der beiden Signale und eine Unterdrückung von externen Störungen.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Bestimmen von Vitalparametern, wie z.B. die Herzfrequenz und die Blutsau- erstoffsättigung, eines Lebewesens zu schaffen, die ein verbessertes Messkonzept zur effizienteren Störunterdrückung benutzt, um die Behandlungsqualität der Patienten zu erhöhen.

Die Aufgabe wird gelöst durch eine Vorrichtung zum Bestimmen eines Vitalparameters eines Lebewesens mit einer Empfangseinrichtung, die angepasst ist, um sich wiederholende optische Signale zu empfangen und in e- lektrische Signale zu wandeln, wobei ein optisches Sig- nal Sequenzen aufweist und eine Sequenz wenigstens zwei Heil-Zeitdauern, in denen eine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt, und wenigstens eine Dunkel- Zeitdauer aufweist, in der keine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt, und die wenigstens zwei HeIl- Zeitdauern in einer Sequenz ungleichmäßig angeordnet sind. Weiterhin umfasst die Vorrichtung eine Extraktionseinrichtung zum Extrahieren von Informationen über den Vitalparameter aus dem Empfangssignal, wobei die Extraktionseinrichtung angepasst ist, um basierend auf der Information über die Anordnung der Heil-Zeitdauern in der Sequenz, einen Wert einer auf dem Vitalparameter hinweisenden Größe zu extrahieren.

Weiterhin wird die Aufgabe gelöst durch eine Sendevorrichtung zum Erzeugen eines Lichtsignals zur Einkopp- lung in ein Körperteil, die ausgebildet ist, um mit einer Treibereinrichtung ein Treibersignal zu generieren, wobei die Treibereinrichtung ausgebildet ist, um eine Folge von sich wiederholenden Sequenzen zu erzeugen und eine Sequenz wenigstens zwei Heil-Zeitdauern aufweist, in denen das Treibersignal einen Einzustand der Lichtquelle bewirkt, wenigstens eine Dunkel-Zeitdauer auf- weist, in der das Treibersignal einen Auszustand aller Lichtquellen bewirkt und wobei die wenigstens zwei Heil-Zeitdauern in der Sequenz unregelmäßig angeordnet sind, und zumindest einer Lichtquelle zum Erzeugen eines Lichtsignals zur Einkopplung in ein Körperteil, basierend auf dem Treibersignal.

Der Kerngedanke der vorliegenden Erfindung ist eine Lichtquelle, deren Licht in ein Körperteil eines Probanden eingekoppelt wird, und das Signal von einem Pho- todetektor empfangen wird, so anzusteuern, dass sie in unregelmäßigen Abständen innerhalb einer sich wiederholenden Sequenz den Einzustand einnimmt. Die Unregelmäßigkeit bewirkt dabei, dass im spektralen Bereich des Signals eine Aufweitung stattfindet. Durch die zusätz- liehen spektralen Komponenten des Lichtsignals entsteht eine zusätzliche Störsicherheit. Im einfachsten Fall, entstehen zwei Spektrallinien gleicher Höhe. Da die Wahrscheinlichkeit dafür, dass beide Spektralanteile gleichzeitig gestört werden, geringer ist als die Wahr- scheinlichkeit, dass ein einzelner Spektralanteil gestört wird, entsteht ein Diversitätsgewinn im Frequenzbereich. Dieser Diversitätsgewinn kann durch eine entsprechende Signalverarbeitung realisiert werden, so dass durch das unregelmäßige Ansteuern der Lichtquellen, eine höhere Störsicherheit und damit eine größere Zuverlässigkeit der Messung eines Vitalparameters erreicht wird. Weiterhin entsteht ein sogenannter Spreiz- gewinn. Durch das unregelmäßige Ansteuern wird die E- nergie des Nutzsignals auf mehrere Frequenzanteile gleichmäßig verteilt. Da die Unregelmäßigkeit bekannt ist, können diese Energieanteile im Empfänger wieder kohärent überlagert werden. Störanteile, die bei den gleichen Frequenzen liegen, werden im Empfänger ebenfalls überlagert, da diese allerdings von einander unabhängig sind, geschieht hier eine inkohärente Überlagerung, so dass für das Nutzsignal ein Gewinn entsteht. Ein schmalbandiger Störer, der sich dem Nutzsignal nur bei einem Frequenzanteil überlagert, erfährt im Empfänger eine spektrale Aufweitung analog der des Nutzsignals im Sender, da in beiden Fällen Signalanteile zu unregelmäßigen Zeitpunkten kombiniert werden.

Das unregelmäßige Ansteuern an der Lichtquelle entspricht einer Spreizspektrummodulation. Durch die Spreizspektrummodulation in Kombination mit einer nachgeschalteten adaptiven Filterung werden Signalanteile vermindert, die auf Umgebungslichteinflüsse bzw. auf elektromagnetische Störquellen (z.B. Hochfrequenzchirurgie) zurückzuführen sind. Eine nachfolgende Signalverarbeitung erlaubt zudem eine besonders effiziente Messung der BlutsauerstoffSättigung und der Herzfrequenz eines Patienten, wobei mit dem vorliegenden Ver- fahren auch bei niedriger arterieller Blutvolumenpulsa- tion und bei Bewegung des Patienten zuverlässig gemessen werden kann. Die erhöhte Zuverlässigkeit der Messung bedingt damit unmittelbar eine Steigerung der Behandlungsqualität eines Patienten. Damit ist ein Vor- teil der vorliegenden Erfindung, dass durch die gesteigerte Zuverlässigkeit der Messwerte eines Pulsoxime- ters, insbesondere in kritischen Umgebungen, wie Operationssälen oder Intensivstationen, höhere Genesungs- Chancen und effizientere Behandlungsmethoden ermöglicht werden .

Ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung wird nun anhand der Figuren 1 bis 23 im Detail erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 prinzipielles Blockschaltbild des bevorzugten

Ausführungsbeispiels

Fig. 2a schematische Darstellung der unregelmäßigen

Anordnung der Hellzeitdauern

Fig. 2b regelmäßige Anordnung der Hellzeitdauern ge- maß herkömmlichen Pulsoximetern

Fig. 3 Blockschaltbild einer Realisierung des bevorzugten Ausführungsbeispiels

Fig. 4 schematisierte Darstellung eines Spektrums eines Signals im Basisband

Fig. 5 schematisierte Darstellung eines Spektrums eines Signals im Übertragungsband

Fig. 6 schematische Darstellung zweier orthogonaler Chipfolgen der Länge 101 Chips

Fig. 7 schematische Darstellung eines Spektrums ei- ner Chipfolge der Länge 101 Chips

Fig. 8 schematische Darstellung des Signals im Ü- bertragungsband

Fig. 9 schematische Darstellung der Spreizungsstö- rung und Entspreizung im Frequenzbereich Fig. 9a) schematische Darstellung des Spektrums im Basisband

Fig. 9b) schematische Darstellung des Spektrums der Chipfolge

Fig. 9c) schematische Darstellung des Spektrums im Übertragungsband

Fig. 9d) schematische Darstellung des Spektrums der Nutz- und Störanteile im Basisband nach der Entspreizung

Fig. 10 zwei beispielhafte empfangene Signalverläufe zweier LEDs unterschiedlicher Wellenlängen

Fig. 11 Darstellung zweier beispielhafter Signalverläufe für die Dunkel-Dauer bzw. die Umgebungslichtmessung

Fig. 12 Beispielhafte Übertragungsfunktion eines Extraktionsfilters mit 15 dB Dämpfung und 100 Hz Unterdrückung; Vergrößerung im Bereich von 100 Hz.

Fig. 13 Beispielhafte Signalverläufe der Hellsendekanäle, von denen das Umgebungslichtsignal subtrahiert wurde, die Vergrößerung zeigt das Referenzsignal .

Fig. 14 Schematische Darstellung der Blockbildung zur weiteren Signalverarbeitung, 1_B entspricht der Blocklänge, l_a ist ein Maß für die Überlappung.

Fig. 15a Beispielhafter Signalverlauf eines Eingangssignals, und des tiefpassgefilterten Gleichsignals (DC-Anteil) Fig. 15b Beispielhafter Signalverlauf des hochpassge- filterten Signals (AC-Anteil)

Fig. 16 Modell des adaptiven Filters mit den Eingangsgrößen links und Ausgangsgrößen rechts, das Referenzsignal ist durch W^A _C gekennzeichnet .

Fig. 17 Beispielhafter Verlauf eines Kaiser-Bessel- Fensters mit einer Blocklänge von 256 Punkten.

Fig. 18 beispielhafter spektraler Verlauf der nor- mierten Nutzsignale für die beiden Hellsendekanäle Rot und Infrarot

Fig. 19 beispielhafte Darstellung der beiden Spektren für Rot und Infrarot-Sendekanäle, wobei Spektralwerte gleicher Frequenzen gegeneinander aufgetragen sind.

Fig. 20a schematische Darstellung des Least Squares Fit-Verfahrens zur Minimierung einer verti- kalen Distanz zu einer Geraden

Fig. 20b schematische Darstellung des Total Least Squares Fit-Verfahrens zur Minimierung der tatsächlichen Abstände zu einer Geraden.

Fig. 21a beispielhafter Verlauf des Quotienten zwischen dem Rot-Sendekanal und dem Infrarot- Sendekanal zu vier unterschiedlichen Zeitpunkten k2 Fig. 21b beispielhafter Verlauf eines mit der Methode des Complex Total Least Squares Fit- Verfahrens ermitteltes Referenzspektrums

Fig. 22 beispielhaftes Spektrum eines Signalverlaufs, bei dem die Amplituden der Störung größer sind als die Amplituden der Pulswelle

Fig. 23 beispielhafte Kennlinie einer Kalibrierungs- funktion

Fig. 24 prinzipielles Blockschaltbild der Hardware eines Pulsoximeters gemäß dem Stand der Technik

Fig. 25 schematisierte Darstellung eines Zeitmultip- lexverfahrens (TDMA)

Fig. 1 zeigt ein Blockschaltbild eines erfindungsgemä- ßen Ausführungsbeispiels bestehend aus einem Empfänger 100 und einem Sender 150. Der Empfänger 100 verfügt über eine Empfangseinrichtung 105, die an ihrem Eingang 110 Sequenzen von optischen Signalen empfängt und diese an ihrem Ausgang 115 als gewandelte elektrische Signale wieder ausgibt. Der Empfangseinrichtung 105 ausgangsseitig nachgeschaltet ist die Extraktionseinrichtung 120. Die Extraktionseinrichtung 120 empfängt an ihrem Eingang 115 die elektrischen Signale der Empfangseinrichtung 105, extrahiert daraus ein Maß für einen Vitalparameter, wie z.B. eine Herzfrequenz oder eine BlutsauerstoffSättigung, und gibt dieses an ihren Ausgang 125 aus. Optional empfängt die Extraktionseinrichtung 120 einen Takt an einem Steuereingang 130, über den Steuereingang 130 kann die Extraktionsein- richtung 120 optional auch zusätzliche Informationen, beispielsweise in Form von binären Codeworten empfangen, die Information über die zeitliche Lage der zu einem Sendekanal zugehörigen Zeitdauern enthalten.

Prinzipiell kann der Takt auch von der Extraktionseinrichtung 120 selbst generiert werden, beispielsweise durch eine Analyse des Empfangssignals oder durch einen integrierten Taktgeber. Optional verfügt die beschriebene Vorrichtung über eine Kontrolleinrichtung 140, die über den Steuereingang 130 der Extraktionseinrichtung 120, dieser einen Takt vorgeben kann. Optional kann die Kontrolleinrichtung 140 auch dem Sender einen Takt vorgeben. Auf diese Art und Weise wird eine Synchronisation zwischen Sender 150 und Empfänger 100 erreicht. Dieser Takt wird dann ggf. über einen Steueranschluss 155 an eine Treibereinrichtung 160 weitergegeben. Die Treibereinrichtung 160 stellt an einem Ausgang 165 ein Treibersignal zur Verfügung, das an eine Lichtquelle 170 weitergegeben wird. Die Lichtquelle 170 wandelt das Treibersignal in ein optisches Signal und stellt dies an einem Ausgang 175 zur Verfügung. Beispielsweise kann dann über eine Befestigungseinrichtung 180 das optische Signal in ein Körperteil des Probanden 185 eingekoppelt werden.

Die Treibereinrichtung 160 steuert dabei die Lichtquelle 170 mit sich wiederholenden elektrischen Signalen an, die Sequenzen enthalten, wobei die Sequenz sich aus Hellzeit-Dauern, in der die Lichtquelle 170 den Einzustand annimmt, und Dunkelzeit-Dauern, in denen die Lichtquelle 170 den Auszustand einnimmt, zusammensetzt. Die Treibereinrichtung 160 ist dabei derart ausgelegt, dass die Hellzeit-Dauern innerhalb der Sequenz unregelmäßig sind. Diese Unregelmäßigkeit der Hellzeit-Dauern ist schematisiert in Fig. 2a dargestellt. Fig. 2a zeigt eine sich wiederholende Sequenz der Dauer ΔT. Innerhalb einer Sequenz nimmt ei- ne Lichtquelle Hi zweimal einen Einzustand ein. Dies ist in Fig. 2a durch die Einträge Hi angedeutet. Während der anderen Zeitpunkte, zu denen im Zeitraster in Fig. 2a keine Einträge vorhanden sind, ist die Lichtquelle ausgeschaltet. Zum Vergleich ist in der Fig. 2b eine Sequenz eines herkömmlichen Pulsoxime- ters dargestellt. Fig. 2b zeigt ein Zeitmultiplexver- fahren (TDMA) , bei dem zwei Lichtquellen angesteuert werden. Während einer Sequenz nimmt jede Lichtquelle für einen Zeitschlitz den Einzustand ein. Dies ist in Fig. 2b durch Hi und H₂ angedeutet. Während der anderen Zeitdauern, die in Fig. 2b mit Di und D₂ dargestellt sind (D steht für engl. „DARK"), soll keine der beiden Lichtquellen einen Einzustand angenommen haben. Der Vergleich der Figuren 2a und 2b verdeutlicht die entscheidende Unregelmäßigkeit in der Anordnung der Hellzeit-Dauern der vorliegenden Erfindung.

Fig. 3 zeigt eine Realisierung des bevorzugten Ausführungsbeispiels. In Fig. 3 wird zunächst eine Spreizspektrummodulation 300 durch eine LED- Treiberstufe 305 in ein optisches Signal gewandelt. Die LED-Treibereinrichtung 305 koppelt gemäß der emp- fangenen Spreizspektrummodulation Lichtsignale in ein Gewebe 310 (z.B. in einen Finger) ein, woraufhin die Lichtsignale auf ihren Weg durch das Gewebe moduliert werden und anschließend von einem Photoempfänger 315 empfangen werden. Der Photoempfänger 315 wandelt die empfangenen optischen Signale in elektrische Signale um, und führt diese einer Analog- Digitalwandeleinrichtung 320 zu, die das analoge Signal in eine Digitalsignal umsetzt. Der Analog- Digitalwandeleinrichtung 320 nachgeschaltet ist ein Spreizspektrumdemodulator 325.

Nach der Spreizspektrumdemodulation 325 wird das Signal adaptiv gefiltert 330 und anschließend Fourier- transformiert 335. In einem nächsten Schritt wird nun eine spektrale Maske 340 auf das Spektrum des Signals angewendet, woraufhin die Herzfrequenz des Probanden festgestellt werden kann und dann am Ausgang 345 aus- gegeben wird. In einem nächsten Analyseschritt, dem sogenannten „Complex Total Least Squares Fit^"- Verfahren 350 kann nun über eine statistische Analyse im Frequenzbereich eine Varianz der Differenz der unterschiedlichen Spektren, die für Licht unterschied- licher Wellenlängen gemessen wurden, bestimmt werden und als Zuverlässigkeitsmaß am Ausgang 355 ausgegeben werden. Mit dem Ausgangswert, den die „Complex Total Least Squares Fit^"-Einrichtung 350 liefert, kann nun über eine Kalibrierungsfunktion 360 ein zugehöriger Blutsättigungswert (Spθ₂~Wert) am Ausgang 365 ausgegeben werden.

Um die Lichtabsorption des Gewebes 310 mit mehreren Lichtquellen 305 unterschiedlicher Wellenlängen und mittels eines breitbandigen Photoempfängers 315 messen zu können, benötigt man ein Modulationsverfahren, bestehend aus dem Modulator 300 und dem Demodulator 325. Um Störungen besser zu unterdrücken, wird das Spreizspektrumverfahren verwendet. Diesem Modulati- onsverfahren liegt zugrunde, dass durch die Unregelmäßigkeit der Hellzeit-Dauern das Spektrum des Basisbandsignals gespreizt oder aufgeweitet wird. Dieser Effekt wird durch die Figuren 4 bis 9 verdeutlicht. Fig. 4 zeigt zunächst ein Spektrum |I(f) I eines Ba- sisbandsignals, dessen Grenzfrequenz als f_B bezeichnet ist. Bei herkömmlichen Modulationsverfahren, wie z.B. der Amplitudenmodulation wird das Spektrum des Basisbandsignals in einen Frequenzbereich verschoben, der für die Übertragung besser geeignet ist. Fig. 5 il- lustriert diesen Fall und zeigt das verschobene Spektrum |I_A(f) I. Ein solches Spektrum resultiert, wenn man das Basisbandsignal mit einer höheren Trägerfrequenz multipliziert wird. Das Spektrum des Ba- sisbandsignals bleibt dabei von seiner Form und Energie her unverändert. Wird dieses Signal nun von einem Störer überlagert so ist diese Störung durch Demodu- lation, also durch Zurückverschieben aus dem Übertra- gungsband in das Basisband nicht zu unterdrücken. Im Falle der Spreizspektrummodulation, wie sie erfindungsgemäß eingesetzt wird, wird jedem Sendekanal, darunter werden die Sendelichtsignale einer Wellenlänge verstanden, einer zuvor berechneten, sogenann- ten Chipfolge zugeordnet. Eine Chipfolge besteht aus einer endlichen Sequenz von Einsen und Nullen, die typischerweise in einer um das Hundertfache höheren Frequenz getaktet sind als vergleichsweise bei einem TDMA-Konzept . Die Taktfrequenz liegt etwa bei 3kHz. Die Chipfolgen müssen aus mathematischer Sicht bestimmte Eigenschaften erfüllen, um die gewünschte Spreizwirkung des Störsignals zu erzielen und die Rekonstruktion der Plethysmogramme, sowie der Umgebungslichtkanäle zu ermöglichen. Grundsätzlich müssen die Chipfolgen orthogonal sein, um bei der Demodula- tion eine Kanaltrennung realisieren zu können und damit eine Demodulation ohne Übersprechen ermöglicht wird.

Fig. 6 zeigt eine schematische Darstellung zweier orthogonaler Chipfolgen, wobei die Länge einer Chipfolge gleich 101 Chips ist. In Fig. 6 ist ein Zeitstrahl einer Dauer von 101 Chipdauern dargestellt. Über die- se 101 Chipdauern sind die Werte zweiter Chipfolgen c(k) aufgetragen. Im Diagramm sind die beiden Chipfolgen durch gestrichelte bzw. durchgezogene Linien unterschieden. Immer wenn eine Chipfolge den Wert 1 annimmt, bedeutet dies, dass die zugehörige Licht- quelle in den Einzustand gebracht wird. In Fig. 6 lässt sich sehr deutlich erkennen, dass die beiden Chipfolgen orthogonal sind, d.h. dass die beiden zugeordneten Lichtquellen niemals gleichzeitig den Ein- zustand einnehmen. Fig. 6 zeigt, dass die beiden Chipfolgen nie gleichzeitig den Wert 1 annehmen. Prinzipiell ist es auch möglich Chipfolgen einzusetzen, die gleichzeitig eine 1 bewirken, bzw. der Ein- satz anderer Folgen mit anderen Eigenschaften ist möglich. Erfindungsgemäß ist hier jedoch die Eigenschaft der Folgen hervorzuheben, dass die einzelnen Hellzeitdauern in unregelmäßigen Abständen auftreten, so dass die spektrale Spreizung gemäß der vorliegen- den Erfindung erreicht wird. Weiterhin ist in Fig. 6 deutlich zu erkennen, dass die einzelnen Heil- Zeitdauern innerhalb einer Sequenz unregelmäßig angeordnet sind, und dass es Zeitpunkte gibt, zu denen beide Chipfolgen der Wert 0 annehmen, d.h. in der Re- alisierung beide Lichtquellen ausgeschaltet sind.

Eine weitere wichtige Eigenschaft der Chipfolgen ist, dass ihr Spektrum möglichst gleichverteilt sein sollte, damit sich die Signalenergie möglichst gleichmä- ßig auf einen möglichst breiten Frequenzbereich verteilt.

Fig. 7 zeigt das Spektrum, d.h. den Frequenzbereich einer der in Fig. 6 dargestellten Chipfolgen. In Fig. 7 ist deutlich zu erkennen, dass das Spektrum einer solchen Folge gleichverteilt ist, d.h. das Spektrum setzt sich aus äquidistanten gleichen Werten zusammen. Der hohe Gleichanteil, der sich durch den überhöhten Wert bei der Frequenz 0 darstellt, lässt sich dadurch erklären, dass die Chipfolge nur die Werte 0 und 1 annehmen kann. Dadurch ist die Folge nicht mittelwertfrei. Das Spektrum einer Chipfolge kann also wie ein „Kamm" aus äquidistanten Trägern gleicher Amplitude betrachtet werden. Die spektrale Gleichver- teilung einer Chipfolge hat zur Konsequenz, dass ein schmalbandiger Störer nach der Demodulation in ein breitbandiges Rauschen gespreizt wird. Die beiden LEDs werden in der Realisierung des bevorzugten Aus- führungsbeispiels, wie es in Fig. 3 dargestellt ist, mit dem in Fig. 6 dargestellten Chipsequenzen angesteuert .

Fig. 8 zeigt die schematische Darstellung des Signals aus Fig. 4 im Übertragungsband |I_c(f) I. Das Basisbandsignal, wie es in Fig. 4 dargestellt ist, behält seine spektrale Form bei, seine Energie wird aber auf viele Frequenzen verteilt. Dieser Vorgang wird auch als Spreizen bezeichnet. Wird das in Fig. 8 dargestellte Signal nun durch einen schmalbandigen Störer gestört, so erfährt dieser eine Spreizung bei der De- modulation, wohingegen die Energieanteile des Signals aus Fig. 8 sich im Basisband wieder kohärent überla- gern. Die Demodulation entspricht dabei einer erneuten Multiplikation mit der entsprechenden Chipfolge. Das Ergebnis der Multiplikation wird dann über eine Chipfolgenlänge hinweg aufsummiert. Multipliziert man also ein Empfangssignal mit einer der Chipfolgen, wie sie in Fig. 6 dargestellt sind, so lässt sich aus Fig. 6 leicht erkennen, dass aus dem Empfangssignal durch die Multiplikation nur diejenigen Empfangssignalwerte ausgeblendet werden, die zu einem Zeitpunkt empfangen werden, die einer Eins in der jeweiligen Chipfolge entsprechen. Diese einzelnen Signalanteile werden dann über eine Chipfolge hinweg aufsummiert, wodurch sie sich kohärent, d.h. konstruktiv, überlagern. Ein sich dem Empfangssignal überlagertes Störsignal wird ebenfalls nur zu den entsprechenden Zeit- punkten eingeblendet. Auch die Störsignale werden zu den jeweiligen Zeitpunkten abgetastet und über die Länge einer Chipfolge hinweg aufsummiert. Die Störsignale überlagern sich jedoch zu den Abtastzeitpunkten nicht kohärent, so dass diese über die Entsprei- zung hinweg tatsächlich eine Spreizung erfahren, nämlich die Multiplikation mit der Chipfolge, so dass nach der Demodulation diese Signale nur noch gedämpft vorliegen. In den Fig. 9a) -d) ist die Operation des Spreizens noch einmal im Frequenzbereich dargestellt. Fig. 9a) zeigt das Spektrum eines Signals im Basisband. Fig. 9b) zeigt das Spektrum einer Chipfolge, das idealerweise spektral gleichverteilt ist. In der Fig. 9c) ist das gespreizte Basisbandsignal zu sehen, welches nun Energieanteile bei jeder einzelnen Frequenz der Chipfolge aufweist. Die Energie des Basisbandsignals wurde aufgespreizt auf die Frequenzen die in der Chipfolge enthalten sind. In der erfindungsgemäßen Realisierung wird das Signal in dieser Form aus dem Gewebe durch den Photosensor empfangen, das eigentliche Nutzsignal, wurde dann durch das Gewebe auf das gespreizte Signal aufmoduliert. Die Fig. 9c) zeigt ferner zwei Störungen, „Störung 1" und „Störung 2". Es handelt sich bei den beiden Störungen um schmal- bandige Störer, wie sie z.B. von Leuchtstoffröhren oder Hochfrequenzskalpellen verursacht werden können. Fig. 9d) zeigt das Spektrum des Signals nach der De- modulation bzw. nach dem Entspreizen. Es ist zu erkennen, dass das Basisbandsignal rekonstruiert wurde und das zusätzliche Frequenzen der Störsignale im Basisband hinzukamen. Fig. 9d) zeigt weiterhin, dass die verbleibenden Frequenzen der Störung deutlich geringere Amplituden aufweisen als die ursprüngliche Störung selbst, was auf die Spreizung des Störsignals zurückzuführen ist.

Legendre-Folgen sind Chipfolgen, die die hier geforderten Eigenschaften erfüllen und gute Auto- und Kreuzkorrelationseigenschaften besitzen. Die Folgen modulieren zwei Hell- und zwei Dunkel-Sendekanäle in der betrachteten Realisierung des bevorzugten Ausfüh- rungsbeispiels . Die spektralen Eigenschaften aller Folgen sind identisch und erfüllen die erforderte Gleichverteilung im spektralen Bereich. Ferner werden insgesamt vier Folgen betrachtet, wobei die vier Fol- gen untereinander orthogonal sind, das bedeutet, keine zwei Folgen nehmen gleichzeitig den Wert 1 an. Prinzipiell ist auch der Einsatz anderer Folgen denkbar, erfindungsgemäß ist die Eigenschaft der Unregel- mäßigkeit der Hellzeitdauern hervorzuheben, dies setzt nicht voraus, dass zu einem Zeitpunkt jeweils nur eine Folge eine Hellzeitdauer haben kann. Zwei der vier Folgen werden in einer Realisierung des bevorzugten Ausführungsbeispiels verwendet, um zwei LEDs verschiedener Wellenlänge (Rot und Infrarot) anzusteuern, die beiden verbleibenden Folgen dienen dazu, Umgebungslichtkanäle zu modulieren, d.h. sie entsprechen Dunkelkanälen.

Über den LED-Treiber 305 aus Fig. 3 werden nun die LEDs als monochromatische Lichtquellen angesteuert. Das mit den Chipfolgen modulierte Licht der LEDs tritt durch eine Gewebeschicht und erfährt dabei abhängig von der Wellenlänge der Lichtquelle eine ent- sprechende Dämpfung. Am Photoempfänger 315 trifft die durch das Gewebe gedämpfte Strahlung der LEDs auf, wird dort zu einem proportionalen Photostrom gewandelt und anschließend unter Berücksichtigung des Ny- quist-Theorems (Abtasttheorem) mit einem Analog- Digitalwandler 320 synchron zum Takt des Modulators 300 abgetastet. Die Synchronität zwischen Modulator im Sender und AD-Wandler bzw. Demodulator im Empfänger kann optional durch eine Kontrolleinrichtung, die über Steueranschlüsse sowohl Sender als auch Emp- fänger einen Takt vorgibt, gelöst werden. Das synchronabgetastete Signal wird dem Spreizspektrumdemo- dulator 325 zugeführt. Der Spreizspektrumdemodulator 325 trennt mit der Demodulation das Signal des Photoempfängers in einzelne Kanäle auf. In einer praxisna- hen Implementierung sind dies zwei Pulskanäle für Rot- und Infrarot-LEDs, sowie zwei Kanäle für die Messung des Umgebungslichts. Fig. 10 zeigt zwei beispielhafte Signalverläufe, wobei der untere der roten LED und der obere der infraroten LED entspricht. In Fig. 10 ist zu erkennen, dass beide Signale von einem hö- herfrequenten Signalanteil überlagert sind, der vom Pulssignal des Probanden stammt, dass beide Signale einen hohen Gleichanteil aufweisen und dass beide Signale einen niederfrequenten Störanteil haben, der beispielsweise durch Umgebungslichtveränderung aufgrund von Bewegungen des Probanden entstanden sein könnte .

Fig. 11 zeigt zwei beispielhafte Signalverläufe für die beiden Dunkelkanäle. Auch in diesen beiden Signalen ist der hochfrequente Anteil zu erkennen, der vom Pulssignal des Probanden stammt, sowie ein Störan- teil, der auf Umgebungslichtveränderungen zurückzuführen ist. Der Gleichanteil in Fig. 11 ist entsprechend geringer als der Gleichanteil in Fig. 10, da die beiden Lichtquellen während der Dunkelkanalphasen abgeschaltet sind. Um nun die Einflüsse des Umge- bungslichts aus den Hell-Sendekanälen herauszurechnen, wird der Mittelwert der beiden Umgebungslichtkanäle von den beiden Hell-Sendekanälen subtrahiert, um den niederfrequenten, unterhalb der beiden Abtastfrequenzen liegenden Anteil an Umgebungslicht aus dem gemessenen Signal zu entfernen.

Zur Demodulation wird für jede Chipfolge ein sog. Mat- ched Filter (englisch: angepasstes Filter) zur Extraktion der Sendekanäle aus dem Empfangssignal verwendet. Ein solches Matched Filter ist eine Realisierung des Spreizspektrummodulators 325 aus Fig. 3 und lässt sich als mathematische Operation mit einer Chipfolge beschreiben. Das Sensorsignal wird dabei zyklisch mit der Chipfolge multipliziert und das Ergebnis über jeweils eine Chipfolgenlänge aufsummiert. In der hier beschriebenen Realisierung des bevorzugten Ausführungsbeispiels sind dies die jeweiligen Legendre-Folgen. Das Matched Filter realisiert mathematisch gesehen ein Skalarpro- dukt, zwischen der Chipfolge und dem Empfangsvektor, d. h. dem gesampelten Empfangssignal. Sender und Empfänger sind dabei synchronisiert. Das Skalarprodukt führt zu einer blockweisen Entspreizung eines Sendekanals ins Basisband. Zugleich entsteht eine Unterabtastung mit einem Faktor, der der Länge der Chipfolge entspricht für das Nutzsignal. Um Aliasing zu vermeiden, muss die Bandbreite des Signals vor jeder Unterabtastung reduziert werden. Demnach wird ein Anti-Aliasingfilter be- nötigt, welches zusammen mit dem Matched Filter zu einem Filter integriert werden kann. Die Grenzfrequenz des kombinierten Filters kann dabei geschickt gewählt werden, so dass keine unerwünschten Aliasingeffekte beim Unterantasten entstehen. In der Regel wird ein Kompromiss zwischen maximalen Durchlassbereich und kleinstem Aliasingbereich eingegangen.

Untersuchungen haben gezeigt, dass Störungen starker Amplitude überwiegend auf künstliche Beleuchtung zu- rückzuführen sind. In Europa beträgt die Netzfrequenz 50Hz, demnach liegt die Grundwelle der Leistung (bzw. der Intensität) bei 100Hz, und deren Oberwellen liegen entsprechend bei den Vielfachen von 100Hz. Je nach Intensität der Störung, reicht die Dämpfung des Extrakti- onsfilters im Sperrbereich nicht aus. Aufgrund dieser Erkenntnis können die Frequenzen, die einem Vielfachen von 100 Hz entsprechen, durch Anpassung der Eigenschaften des Extraktionsfilters (kombiniertes Filter) unterdrückt werden.

Fig. 12 zeigt beispielhaft eine Übertragungsfunktion eines Extraktionsfilters mit 15dB Dämpfung, bei dem zusätzlich die Störer bei Vielfachen von 100Hz unterdrückt werden. Das Extraktionsfilter beinhaltet also bereits einen für die Unterabtastung notwendiges Tiefpassfilter, und zugleich ein Matched Filter zum Ent- spreizen des Spreizsignals aus dem Übertragungsband in das Basisband. Ein Filter, das eine Unterabtastung rea- lisiert, wird auch Sub-Sampler genannt, das Matched Filter zum Entspreizen des Spreizsignals wird auch Kor- relator genannt, da es eine vorgegebene Chipfolge mit dem Empfangssignal korreliert.

Nach der Extraktion aus dem Empfangssignal, liegen die extrahierten und unterabgetasteten Signale vor. Der Grad der Unterabtastung richtet sich dabei nach der Chipfolgenlänge. Pro Chipfolgenlänge entsteht durch das Matched Filter ein Abtastwert (Sample) des Nutzsignals. Durch die Verwendung mehrerer orthogonaler Chipfolgen entstehen mehrere Kanäle während einer Chipfolgendauer, im erfindungsgemäßen bevorzugten Ausführungsbeispiel gibt es vier Kanäle, zwei Hell-Sendekanäle der Rot und Infrarot-LED, sowie zwei Dunkel-Sendekanäle, während deren keine der Sendelichtquellen einen Einzustand annimmt, und die zur Umgebungslicht- und Störungskompensation verwendet werden.

Weiterhin werden durch das Extraktionsfilter die Störungen oberhalb des Nutzbandes, also Störungen oberhalb der halben Abtastfrequenz mit 15dB ins Nutzband gespiegelt. Die Dämpfung der Störungen oberhalb der halben Abtastfrequenz hängt von der Chipfolgenlänge ab. In der erfindungsgemäßen Realisierung des bevorzugten Ausführungsbeispiel wurde eine Chipfolgenlänge von 101 Chips gewählt, was zu 15dB Dämpfung für Störungen oberhalb der halben Abtastfrequenz führt. Gleichzeitig realisiert das Filter eine zusätzliche Dämpfung aller Fre- quenzen, die ein Vielfaches von 100 Hz aufweisen. Fig. 12 zeigt eine beispielhafte Übertragungsfunktion eines Extraktionsfilters .

Nach dem Extraktionsfilter liegen die Nutzsignale im Basisband vor. Um die Einflüsse des Umgebungslichtes zu vermindern, erfolgt eine Subtraktion des Umgebungslichtanteils vom Nutzsignal, zusätzlich erfolgt eine Generierung eines Referenzsignals für den adaptiven Filter 330 der dem Spreizspektrumdemodulator 325 aus- gangsseitig nachgeschaltet ist. Zur Umgebungslichtsubtraktion wird zunächst aus den Dunkelkanälen ein Mittelwert gebildet, der dann von den Hellsendekanälen subtrahiert wird. Je nachdem welche Art von Chipfolgen verwendet werden, bzw. wie die Spektren der einzelnen Chipfolgen ausgebildet sind, kann es vorteilhaft sein, nicht den exakten Mittelwert der Dunkelkanäle zu bestimmen, sondern die Dunkelkanäle linear zu gewich- ten. In der Realisierung des erfindungsgemäßen bevorzugten Ausführungsbeispiels werden Legendre-Folgen der Länge 101 Chips verwendet. Bei dieser Realisierung ergab sich eine optimale Gewichtung der Dunkelkanäle von 47,5% zu 52,5%.

Zur weiteren erfindungsgemäßen Signalverarbeitung ist es wichtig, zwischen zwei Frequenzbändern zu unterscheiden, in die ein Störer fallen kann. Zum einen e- xistiert das Band unterhalb der halben Abtastfrequenz, das Nutzband. Zum anderen existiert das Band oberhalb dieser Frequenz, das Übertragungsband. Störungsbedingte Frequenzkomponenten, die in das Nutzband fallen, können mittels Dunkelphasensubtraktion aus den beiden Nutzsignalen (Hellsendekanäle der Rot und Infrarot-LEDs) ent- fernt werden. Die Signale dieser Frequenzen sind sowohl in Phase als auch in Amplitude gleich, und treten deshalb nicht in der Differenz der beiden Dunkelkanäle, dem Referenzsignal, auf. Ein Störer im Nutzband (oder Basisband) ergibt demnach durchgehend 0 für das Refe- renzsignal. Ein Störer im Nutzband könnte eine Lichtquelle sein, die durch das Gewebe vom Fotosensor er- fasst, und deren Intensität mit den Volumenänderungen des arteriellen Blutes moduliert wird. Diese Anteile sollen jedoch nicht aus dem Nutzsignal ausgefiltert werden, da sie die gewünschte Information (den pulsati- len Anteil) enthalten. Im Gegensatz dazu könnte ein Störer in das Übertragungsband fallen. In diesem Fall setzt die Dämpfung des Extraktionsfilters ein, was zunächst dazu führt dass die Störung gedämpft in das Nutzband fällt. In der Rea- lisierung des bevorzugten Ausführungsbeispiels beträgt diese Dämpfung 15dB. Zusätzlich erfahren Signale dieser Frequenzen eine Phasenverschiebung, die für jeden Kanal unterschiedlich ist. Damit ergibt die Differenz der beiden Dunkelsendekanäle (das Referenzsignal) keine Auslöschung dieser Signale, sondern ein Signal, dessen Frequenzkomponenten die gespiegelten Frequenzen des Störers aus dem Übertragungsband enthalten. Dieses Signal dient nun als Referenzsignal für ein adaptives Filter 330, um auch die verbleibenden Störungen aus dem Übertragungsband zu vermindern. Die Umgebungslichtsubtraktion entfernt also die Störer aus dem Nutzband, enthält jedoch auch phasenverschobene Störanteile aus dem Übertragungsband. Nachdem die Störungen aus dem U- bertragungsband durch die Extraktion eine Dämpfung er- fahren haben, werden nun Anteile dieser Störung durch die Umgebungslichtsubtraktion dem Nutzsignal wieder zugeführt. Dadurch ergibt sich nicht die volle Dämpfung für die Störungssignale aus dem Übertragungsband, sondern ein geringerer Wert. In der Realisierung des er- findungsgemäßen bevorzugten Ausführungsbeispiels liegt die Dämpfung durch das Extraktionsfilter zunächst bei 15dB, die jedoch durch die UmgebungslichtSubtraktion um 3dB wieder vermindert wird, so dass sich insgesamt für Störer aus dem Übertragungsband eine Dämpfung von 12dB ergibt. Fig. 13 zeigt zwei beispielhafte Signalverläufe für die beiden Sendekanäle, Rot und Infrarot LEDs, von denen das Umgebungslichtsignal subtrahiert wurde. Weiterhin ist in Fig. 13 ein beispielhaftes Referenzsignal vergrößert dargestellt.

Zur weiteren Signalverarbeitung erfolgt zunächst eine Blockbildung für die einzelnen Signale. Die Signale werden dazu in Blöcke gleicher Länge unterteilt, wobei sich die einzelnen Blöcke überlappen. Fig. 14 verdeutlicht die Blockbildung zur weiteren Signalverarbeitung. Dabei werden aus den Abtastwerten eines Nutzsignals Blöcke der Länge 1_B gebildet, wobei alle l_a Samples ein neuer Block gebildet wird.

Die Nutzsignale werden im Anschluss einer Frequenzweiche zugeführt. Die Aufgabe der Frequenzweiche ist die Filterung des Gleichanteils und des pulsatilen Anteils aus den Eingangssignalen. In der Realisierung des erfindungsgemäßen bevorzugten Ausführungsbeispiels liegt die Trennfrequenz der Frequenzweiche etwa bei 0,5 Hz. Fig. 15a zeigt den beispielhaften Verlauf eines Eingangssignals, das der Frequenzweiche zugeführt wird. Weiterhin ist in Fig. 15a der tiefpassgefilterte Anteil (DC-Anteil) des Eingangssignals dargestellt. Fig. 15b zeigt den dazugehörigen Hochpassanteil (AC-Anteil) des Eingangssignals. Die weitere Signalverarbeitung bezieht sich nur noch auf den Hochpassanteil des Eingangssig- nals.

Die hochpassgefilterten Nutzsignale werden nun einem adaptiven Filter 330 zugeführt. Die Aufgabe dieses Filters, das auch Interference Canceller genannt wird, ist es Störungen zu entfernen, die im Übertragungsband lagen und nach der Extraktion gedämpft in das Nutzband gespiegelt worden sind, vgl. Fig. 9d. Aus den Dunkel- Sendekanälen wurde das Referenzsignal extrahiert, das die Frequenzen der Störung im Nutzband enthält. Das Re- ferenzsignal unterscheidet sich in Phase und Amplitude von den den Nutzsignalen überlagerten Störungen. Aufgabe des adaptiven Filters ist es deswegen, die unerwünschten Spiegelfrequenzen anhand des Referenzsignals aus den Nutzsignalen herauszufiltern. Dazu wird aus dem Referenzsignal ein Störungssignal konstruiert, das der Störung, die dem Nutzsignal überlagert ist, möglichst nahe kommt. Zur Bestimmung der Koeffizienten für das adaptive Filter 330, gibt es mehrere mathematische Ver- fahren. Ein bekanntes Verfahren wäre die Koeffizienten des adaptiven Filters 330 derart zu wählen, dass die Abweichung zwischen dem Referenzsignal und dem Nutzsignal minimiert wird. Zur Bestimmung der Koeffizienten wäre auch hier das Complex Total Least Squares Fit- Verfahren zu nennen.

Fig. 16 zeigt das Modell des adaptiven Filters mit den Eingangsgrößen vv^A _r und w^A _± für die beiden Eingangssig- nale der Hellsendekanäle für Rot und Infrarot, wobei A anzeigt, dass die Eingangssignale hochpassgefiltert sind. Das Referenzsignal ist als W^A _C ebenfalls hoch- passgefiltert, und bildet die Basis zur Bestimmung der adaptiven Filterkoeffizienten λ_r und λ±. Mit dem adap- tiven Filter wird zunächst ein Störvektor rekonstruiert, die in Fig. 16 mit w^s _r und iv^Si bezeichnet sind. Diese Störanteile werden dann von den Nutzsignalen abgezogen, so dass am Ausgang des adaptiven Filters die um die Störungen bereinigten Nutzsignale y\ vor- liegen.

Da nachfolgend Untersuchungen im Frequenzbereich stattfinden, werden die Eingangssignale mittels der Fourier-Transformation in den Frequenzbereich transfor- miert . Durch die Blockbildung entstehen im Frequenzbereich unerwünschte Nebeneffekte. Eine Blockbildung ist gleichzusetzen ist, mit einer Multiplikation eines rechteckförmigen Impulses, der aus einem Empfangssignal gerade den betrachteten Block ausblendet mit dem Emp- fangssignal selbst. Wird nun auf diesem Block die Fourier-Transformation angewendet, so erhält man im Frequenzbereich eine Faltung des Fourier-transformierten Rechteckimpulses (Sinc-Funktion) mit dem eigentlichen Spektrum der Folge von Empfangssignalabtastwerten. Um die ungünstigen Effekte die durch die Faltung mit der Sinc-Funktion im Frequenzbereich hervorgerufen werden zu vermindern, wird der Block aus Empfangssignalabtastwerten im Zeitbereich mit einer Fensterfunktion multip- liziert, die ein schmäleres Spektrum aufweist als die Sinc-Funktion . In der Realisierung des bevorzugten Ausführungsbeispiels wird hierzu eine Kaiser-Bessel- Funktion verwendet. In Fig. 17 ist der Signalverlauf eines Kaiser-Bessel-Fensters beispielhaft dargestellt.

Zur weiteren Signalverarbeitung werden nun die beiden Nutzsignale normiert. Nachfolgend erfolgt die Fourier- Transformation. Nach der Fourier-Transformation können die Spektren in verschiedenen Ansichten dargestellt werden, wie z.B. deren Verlauf über die Zeit oder über der Frequenz. Fig. 18 zeigt zwei beispielhafte Spektren der normierten Signale aus den Hellsendekanälen Rot und Infrarot. Das Spektrum zeigt ein Signal bei guten Bedingungen, d.h. mit verhältnismäßig geringer Störung. Nach der Fourier-Transformation 335 erfolgt in einem nächsten Signalverarbeitungsschritt die Anwendung einer spektralen Maske 340, zur Bestimmung der Herzfrequenz. Die Fourier-Transformation der beiden Signale aus den Hellsendekanälen liefert zunächst zwei Spektren. Wären die beiden Signale ungestört, so würde sich jeweils eines der beiden Spektren als Linearkombination des anderen darstellen lassen. Da die beiden Spektren aber störungsbehaftet sind, lassen sie sich zunächst nicht durch eine Linearkombination ineinander überführen.

In Fig. 19 sind die beiden Spektren für jeweils gleiche Frequenzwerte gegeneinander aufgetragen. Es ist zu erkennen, dass die Punkte nicht auf einer Geraden liegen, was auf einen linearen Zusammenhang zwischen den beiden Spektren hinweisen würde. Wären die beiden Spektren nicht störungsbehaftet, so würde sich in dieser Darstellung eine Ursprungsgerade ergeben. Zur Lösung dieses Problems, wird nun nach der Methode der kleinsten Quadrate eine Ursprungsgerade gesucht, wobei die Summe der quadratischen Abstände aller Punkte zu dieser Ursprungsgeraden minimiert wird. Dieses Verfahren ist bekannt unter dem Synonym Total Least Squares Fit-Verfahren.

Fig. 20a und Fig. 20b sollen die Vorgehensweise beim Total Least Squares Fit-Verfahren veranschaulichen. Im Unterschied zum Least Squares Fit-Verfahren, was in Fig. 20a dargestellt ist, wird beim Total Least Squares Fit-Verfahren der tatsächliche Abstand eines Punktes zu einer Geraden minimiert. Dieser Lösungsan- satz führt zunächst auf ein überbestimmtes Gleichungssystem. Das überbestimmte Gleichungssystem lässt sich durch eine Singulärwertzerlegung lösen, um eine dem Total Least Squares Fit-Verfahren entsprechende Lösung zu finden. Mit der Singulärwertzerle- gung wird zunächst die Matrix, die das überbestimmte lineare Gleichungssystem repräsentiert zerlegt. Es entsteht dadurch eine Matrix, die auf ihrer Diagonalen die Singulärwerte des Gleichungssystems enthält. Durch Beibehalten des maximalen Singulärwertes und durch Nullsetzen aller anderen Singulärwerte wird diese Matrix auf den Rang 1 reduziert und das Problem damit auf ein lösbares lineares Gleichungssystem zurückgeführt. In Fig. 19 ist eine solche Lösungsgerade eingezeichnet, sie befindet sich in der Mitte zwi- sehen zwei anderen Geraden, die den Wertebereich gültiger Steigungen, die sich aus Referenzmessungen der SpO2-Werte ergeben, definieren. Die Steigung dieser Geraden stellt nun ein Maß für die BlutsauerstoffSättigung des Probanden dar. Aus dem linearen Glei- chungssystem, das mit der Hilfe der Singulärwertzerlegung ermittelt wurde, lässt sich nun ein Referenzspektrum bestimmen.

Die so ermittelte Steigung der Ursprungsgeraden kann zunächst verfälscht sein, wenn sich eine Störung hoher

Amplitude in beiden Spektren identisch überlagert. Um diese Art von Störungen zu vermindern, kommt die spektrale Maske zum Einsatz. Die Funktion der spektralen Maske 340 kann folgendermaßen beschrieben werden. Prinzipiell handelt es sich um ein spektrales Verfahren, das die Fourier-Koeffizienten des Pulssignals im Spektrum durchsucht, um alle Koeffizienten auf Null zu setzen, die nicht zum Pulssignal gehören. Das Prinzip der spektralen Maske beruht darauf, die Frequenzkomponenten der Pulswelle von denen anderer Störer zu unterscheiden. Der Algorithmus der spektralen Maske ist prinzipiell eine binäre Masken mit den Elementen {0, 1}, mit denen das Spektrum punktweise multipliziert wird, um so die nicht zum Pulssignal gehörenden Fourier-Koeffizienten zu unterdrücken.

Fig. 21a zeigt den beispielhaften Verlauf des Quo- tienten aus zwei Spektren der Signalverläufe der Hell-Sendekanäle, Fig. 21b zeigt dazu den von Störungen bereinigten Verlauf eines Referenzspektrums. Beide spektralen Verläufe sind zu jeweils vier verschiedenen Zeitpunkten aufgetragen, k2 = 1..4. Vergleicht man nun den Quotienten der beiden Spektren aus Fig. 21a mit dem Referenzspektrum über mehrere Zeitfenster, so wird deutlich, dass der Quotient nur über den Frequenzkomponenten des Pulssignals korrekt ist, und für all diese Frequenzen gleich ist. Dies wird prob- lematisch, wenn die Amplituden der Störungen größer als die der Pulswelle werden.

Fig. 22 zeigt beispielhaft ein Spektrum eines Signals, das durch Störsignale gestört wird, deren Amp- lituden größer sind als die Amplituden der eigentlichen Pulswelle. Der Quotient zweier Spektren ist bei den Frequenzen eines Störers Undefiniert und hat keinen Bezug zur BlutsauerstoffSättigung eines Probanden. Ohne die spektrale Maske, würden dominante Stö- rungen wie in Fig. 22 dargestellt, zu einem falschen Blutsauerstoffsättigungswert führen. Untersuchungen haben gezeigt, dass solche dominanten Störungen meis- tens in beiden Spektren, also im Spektrum des Rot- Signals als auch im Spektrum des Infrarot-Signals auftreten. Dies hat zur Folge, dass bei der Quotientenbildung Quotienten des Wertes 1 auftreten. Ein Quotient des Wertes 1 korrespondiert zu einem Blutsauerstoffsättigungswert von ca. 80 %. Es ist nun Aufgabe der spektralen Maske die Frequenzkomponenten der Pulswelle von denen der Störer zu unterscheiden.

Die spektrale Maske verfügt über einen Algorithmus der harmonischen Beziehung. Die Methode der harmonischen Beziehung basiert auf Erkenntnissen aus Untersuchungen zahlreicher Pulssignale auf ihre spektralen Eigenschaften. Die fundamentale Erkenntnis ist die harmonische Beziehung der drei relevanten Frequenzen f_g der Grundwelle, f_oi der ersten Oberwelle und f_O2 der zweiten Oberwelle. Dabei ist weiterhin bekannt, dass die zweite Oberwelle bei der doppelten Frequenz der Grundwelle liegt, und dass die dritte Oberwelle bei der dreifachen Frequenz der Grundwelle liegt. Basierend auf dieser Beziehung kann nun eine Maske erstellt werden, die im Frequenzbereich jeweils die Frequenzanteile der doppelten und dreifachen Frequenz einer Grundfrequenz einblendet, d.h. an diesen Stellen eine 1 aufweist, und alle anderen Frequenzen ausblendet, d.h. an diesen Stellen eine 0 aufweist. Aus den verbleibenden Koeffizienten kann dann eine Summe gebildet werden, die der Grundfrequenz zugeordnet wird. Dieser Vorgang kann dann für alle möglichen denkbaren Herzfrequenzen, beispielsweise in einem Bereich von 30-300Hz wiederholt werden, und anschließend kann diejenige Frequenz selektiert werden, bei der die Summe maximiert wird. Eine weitere Eigen- schaft, die dabei berücksichtigt werden kann, ist dass die Amplituden der jeweiligen Oberwellen eine abklingende Charakteristik aufweisen. Dies bedeutet, dass die Amplitude bei der ersten Oberwelle oder bei der doppelten Frequenz der Grundwelle eine kleinere Amplitude aufweist, als die Grundwelle selbst. Bei der zweiten Oberwelle, die die dreifache Frequenz der Grundwelle aufweist, ist die Amplitude wiederum geringer als bei der ersten Oberwelle. Bei der Maximumsuche werden Werte nicht beachtet, für die die betreffende Bedingung des abklingenden Spektrums nicht erfüllt ist.

Die Herzfrequenz kann jetzt über die Lage der spektralen Maske bestimmt werden. In der Realisierung des erfindungsgemäßen bevorzugten Ausführungsbeispiels nach Fig. 3, wird die Herzfrequenz am Ausgang 345 ausgegeben.

Nach der Multiplikation mit der spektralen Maske wurden nur die relevanten Frequenzkomponenten detek- tiert. Es kann nun erneut mit der Complex Total Least Squares Fit-Methode und der Singulärwertzerlegung, nach dem gleichen Prinzip wie bereits beschrieben, ein Quotient der relevanten Spektren bestimmt werden. Hierbei werden nur die Frequenzkomponenten verwendet, die mit Hilfe der spektralen Maske bestimmt wurden. Über diese störungsbereinigten Spektren kann nun die Ursprungsgerade und deren Steigung bestimmt werden. Neben der Steigung der Ursprungsgeraden, kann aus der Matrixzerlegung des überbestimmten linearen Gleichungssystems auch ein Maß für die Zuverlässigkeit der bestimmten Steigung extrahiert werden. Die Varianz nach der Frobenius-Norm, die direkt aus der Matrixzerlegung gewonnen werden kann, gibt Aufschluss über die Ähnlichkeit der beiden Signale. Die Varianz wird als Indikator für übermäßige Störeinflüsse ver- wendet, die die Berechnung der Vitalparameter innerhalb der festgelegten Toleranz verhindert. Dieser Varianz kann dann nach Fig. 3 am Ausgang 355 ausgegeben werden. Dem Complex Total Least Squares Fit-Verfahren ist nachgeschaltet eine Kalibrierungsfunktion 360. Die durch das Complex Total Least Squares Fit- Verfahren bestimmte Steigung der Ursprungsgeraden, die repräsentativ für den Blutsättigungswert des Probanden ist, wird an eine Kalibrierungsfunktion 360 weitergegeben. Die Kalibrierungsfunktion ordnet den erhaltenen Steigungswerten direkt Spθ₂~Werte (Blutsättigungswerte) zu. Die jeweiligen Spθ2-Werte werden dann gemäß Fig. 3 am Ausgang 365 ausgegeben. Fig. 23 zeigt eine beispielhafte Kennlinie einer Kalibrierungsfunktion. Es ist zu erkennen, wie Quotienten (Ratio) Blutsättigungswerte (SpO₂-Werte) zugeordnet werden. Die Kennlinien der Kalibrierungsfunktion wer- den empirisch anhand von Referenzmessungen bestimmt.

Vorteil der vorliegenden Erfindung ist, dass die speziell auf das Anwendungsgebiet der Plethysmographie und Pulsoximetrie zugeschnittene Spreizspektrummodu- lation und die Kombination der speziell angepassten adaptiven Filterung, die Zuverlässigkeit der Plethysmogramme erheblich verbessert, sowie eine effektive Filterung von Umgebungslichtinterferenzen und Störungen durch elektromagnetische Felder (z.B. Hochfre- quenzchirurgie) ermöglicht.

Ein weiterer Vorteil ist, dass durch den Einsatz der Singulärwertzerlegung zur Berechnung der Spθ₂~Werte aus den komplexen Spektren, ebenfalls ein Zuverläs- sigkeitsmaß in Form einer Varianz extrahiert werden kann und zur Beurteilung der Ergebnisqualität herangezogen werden kann, bzw. eine Fehlfunktion zuverlässig detektiert werden kann.

Ein zusätzlicher Vorteil ist, dass mit der erfindungsgemäßen Vorrichtung zur Messung der Blutsauer- StoffSättigung der Herzfrequenz, auch bei niedriger arterieller Blutvolumenpulsation bei Bewegung des Patienten zuverlässig gemessen werden kann.

Generell lässt sich sagen, dass durch die vorliegende Erfindung die Behandlungsqualität eines Patienten insbesondere bei der intensivmedizinischen Versorgung und in Operationssälen erheblich verbessert werden kann. Durch die erhöhte Zuverlässigkeit und Robust- heit des Verfahrens, können Fehldiagnosen, die auf störungsbehaftete Messungen bzw. auf unzuverlässige Messwerte zurückzuführen sind, erheblich reduziert werden.

Claims

Patentansprüche

1. Vorrichtung zum Bestimmen eines Vitalparameters eines Lebewesens mit folgenden Merkmalen:

einer Empfangseinrichtung (100), die ange- passt ist, um sich wiederholende optische Signale zu empfangen, wobei ein optisches Signal Sequenzen aufweist und eine Sequenz wenigstens zwei Heil-Zeitdauern, in denen eine Sendelichtquelle einen Einzustand einnimmt und wenigstens zwei Dunkel-Zeitdauern aufweist, in denen keine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt, und die wenigstens zwei

Heil-Zeitdauern in einer Sequenz ungleichmäßig angeordnet sind, und

einer Extraktionseinrichtung (120) zum Extra- hieren von Informationen über den Vitalparameter aus dem Empfangssignal, wobei die Extraktionseinrichtung (120) angepasst ist, um binäre Codeworte, die eine Länge haben und auf eine Anordnung der Hell- und Dunkel- Zeitdauern hinweisen, zu empfangen, zu speichern oder zu generieren und um ein binäres Codewort blockweise mit den Signalen zu verknüpfen, um ein digitales Signal eines HeIl- Sendekanals zu erhalten, wobei der HeIl- Sendekanal durch das binäre Codewort bestimmt ist, und um zwei andere binäre Codewörter mit den Signalen zu verknüpfen, um zwei digitale Signale zweier Dunkel-Sendekanäle zu erhalten, die durch die zwei anderen binären Code- Wörter bestimmt sind, und wobei die Extraktionseinrichtung (120) angepasst ist, um basierend auf dem digitalen Signal des HeIl- Sendekanals und den zwei digitalen Signalen der Dunkel-Sendekanäle einen Wert einer auf den Vitalparameter hinweisenden Größe zu extrahieren, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um ein Differenzsignal aus den zwei Dunkel-Sendekanälen zu bilden, und durch eine spektrale Analyse des Differenzsignals, eine Aliasingstörung in dem digitalen Signal des Hell-Sendekanals zu reduzieren.

2. Vorrichtung gemäß Anspruch 1, wobei der Sequenz des optischen Signals ein Takt zugrunde liegt, gemäß dem die Hell- und Dunkel-Zeitdauern auftreten und die Extraktionseinrichtung (120) folgende Merkmale aufweist:

eine Takteinrichtung, die ausgebildet, um den Takt von einer Kontrolleinrichtung (140) zu empfangen, den Takt aus dem Empfangssignal zu extrahieren oder den Takt unter Verwendung

Taktgebers selbst zu generieren; und

einer Analog-Digitalwandeleinrichtung, die ausgebildet ist, um das Taktsignal von der Takteinrichtung zu empfangen und das Empfangssignal in Abhängigkeit des Taktes in ein digitales Empfangssignal zu wandeln.

3. Vorrichtung gemäß Anspruch 2, wobei die Extrakti- onseinrichtung (120) ausgebildet ist, um bei einem

Takt größer als 800Hz zu arbeiten.

4. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, wo- bei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um zwischen dem binären Codewort und einem

Block aus digitalen Empfangssignalwerten der Länge des binären Codewortes ein Skalarprodukt zu bil- den, das Ergebnisse zu gewichten, mit anderen Ergebnissen zu verknüpfen und ein Gesamtergebnis einem Sendekanal zuzuordnen.

5. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um von den Werten des Hell-Sendekanals die eines Dunkel-Sendekanals zu subtrahieren.

6. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Sequenz des optischen Signals mindestens zwei weitere Heil-Zeitdauern aufweist, die einer zweiten Sendelichtquelle entstammen, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um un- ter Verwendung eines weiteren binären Codewortes einen weiteren Hell-Sendekanal zu extrahieren.

7. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, wo- bei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um aus den Dunkel-Sendekanälen einen Wert für Störungen zu ermitteln und durch Kombination des Wertes mit den Werten der Hell-Sendekanäle, die Signalqualität der Hell-Sendekanäle zu verbessern.

8. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ein adaptives Filter aufweist und ferner die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um das adaptive Filter so einzustellen, dass es bei der Frequenz der A- liasingstörung weniger Signalleistung passieren lässt als bei Frequenzen, die nicht zu den Frequenzen der Aliasingstörung gehören.

9. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um aus dem Differenzsignal von zwei Dunkel- Kanälen blockweise Spalten einer Matrix zu bilden, diese als Koeffizienten eines linearen überbestimmten Gleichungssystems zu betrachten und dieses nach einem Optimierungskriterium zu lösen, sowie die Koeffizienten adaptiv nachzuführen.

10. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um Signale von Sendekanälen, die in Blöcke eingeteilt werden, mit einer Fensterfunktion zu multiplizieren, zu normieren und/oder deren Spekt- ren zu bestimmen.

11. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um eine Regressionsgerade in einer Schar von Punkten nach dem CTLSF-Verfahren (Complex Total Least Squares Fit) über eine SingulärwertZerlegung zu bestimmen.

12. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 11, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um für zwei linear abhängige Spektren, die mit unabhängigen Störungen behaftet sind, nach dem CTLSF-Verfahren (Complex Total Least Squares Fit) den Linearkoeffizienten zu bestimmen.

13. Vorrichtung gemäß Anspruch 12, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um den Linearkoeffizienten unter Verwendung einer SingulärwertZerlegung zu bestimmen.

14. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 13, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgelegt ist, um eine Blutsauerstoffsättigung in Form eines Spθ₂-Wertes einer durchleuchteten Arterie aus dem Verhältnis zweiter Spektralwerte der beiden HeIl- Sendekanäle zu bestimmen.

15. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 14, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um Herzfrequenzfrequenzsignale unter Verwendung einer Spektralanalyse der Hell-Sendekanäle zu bestimmen.

16. Vorrichtung gemäß Anspruch 15, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, eine spektrale Maske zu bestimmen, die im Frequenzbereich diejenigen Signalanteile aus dem Spektrum isoliert, die die gleiche spektrale Charakteristik aufweisen wie ein gesuchtes Signal.

17. Vorrichtung gemäß Anspruch 16, wobei die Extrakti- onseinrichtung (120) ausgebildet ist, eine spektrale Maske für Pulssignale hinsichtlich einer möglichen Grundwellenfrequenz und möglicher Oberwellenfrequenzen, sowie deren Relation zueinander, aus den Spektren der Hell-Sendekanäle zu bestim- men.

18. Vorrichtung gemäß Anspruch 17, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um aufgrund der Relation von Grundwellenanteilen und Oberwel- lenanteilen in dem Spektrum der Hell-Sendekanäle, auf die Herzfrequenz des Probanden zu schließen.

19. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 15 bis 19, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um zur spektralen Analyse nur für den Pulsanteil relevante Frequenzanteile des Spektrums zu verwenden.

20. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 19, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, um eine Tabelle zu empfangen, zu speichern oder zu generieren, die Blutsättigungswerte (SpO₂) Quotienten von Spektralwerten zuordnet.

21. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 20, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, ein Zuverlässigkeitsmaß für den ermittelten Vitalparameter auszugeben.

22. Vorrichtung gemäß Anspruch 21, wobei die Extrakti- onseinrichtung (120) ausgebildet ist, das Zuverlässigkeitsmaß aus den Singulärwerten einer Matrix zu bestimmen, die sich aus zwei Spektren zweier Hell-Sendekanäle zusammensetzt, wobei ein Spektrum des Hell-Sendekanals eine Spalte der Matrix dar- stellt.

23. Vorrichtung gemäß Anspruch 22, wobei die Extraktionseinrichtung (120) angepasst ist, um das Zuverlässigkeitsmaß aus der Frobeniusnorm der Matrix abzuleiten.

24. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 21 bis 23, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, eine Varianz der Differenz zwischen zwei Hell-Sendekanälen zu bestimmen und daraus das Zuverlässigkeitsmaß abzuleiten.

25. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 21 bis 24, wobei die Extraktionseinrichtung (120) ausgebildet ist, eine Varianz aus der Differenz störungsver- minderter Hell-Sendekanäle zu bestimmen und daraus das Zuverlässigkeitsmaß abzuleiten.

26. Verfahren zum Bestimmen eines Vitalparameters ei- nes Lebewesens, mit folgenden Schritten:

Empfangen von sich wiederholenden optischen Signalen, wobei ein optisches Signal Sequen- zen aufweist und eine Sequenz wenigstens zwei Heil-Zeitdauern, in denen eine Sendelichtquelle einen Einzustand einnimmt und wenigstens zwei Dunkel-Zeitdauern aufweist, in de- nen keine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt, und die wenigstens zwei Heil- Zeitdauern in einer Sequenz ungleichmäßig angeordnet sind;

Extrahieren von Informationen über den Vitalparameter aus einem Empfangssignal, wobei binäre Codeworte, die eine Länge haben und auf eine Anordnung der Hell- und Dunkel- Zeitdauern hinweisen, empfangen, gespeichert oder generiert werden;

Verknüpfen eines binären Codewortes blockweise mit den Signalen, um ein digitales Signal eines Hell-Sendekanals zu erhalten, wobei der Hell-Sendekanal durch das binäre Codewort bestimmt ist;

Verknüpfen zweier anderer binärer Codewörter mit den Signalen, um zwei digitale Signale zweier Dunkel-Sendekanäle zu erhalten, die durch die zwei anderen binären Codewörter bestimmt sind;

Extrahieren eines Wertes einer auf die Vital- parameter hinweisenden Größe, basierend auf dem digitalen Signal des Hell-Sendekanals und den zwei digitalen Signalen der Dunkel- Sendekanäle, wobei der Schritt des Extrahierens einen Unterschritt des Bildens eines Differenzsignal von den zwei Dunkel-Kanälen umfasst, wobei durch eine spektrale Analyse des Differenzsignals, eine Aliasingstörung in dem digitalen Signal des Hell-Sendekanals reduziert wird.

27. Vorrichtung zum Erzeugen eines Lichtsignals für eine Einkopplung in ein Körperteil, mit folgenden

Merkmalen:

einer Treibereinrichtung (160) zum Erzeugen eines Treibersignals, wobei die Treiberein- richtung (160) ausgebildet ist, um eine Folge von sich wiederholenden Sequenzen zu erzeugen und eine Sequenz wenigstens zwei Heil- Zeitdauern, in denen das Treibersignal einen Einzustand einer Lichtquelle bewirkt, und we- nigstens zwei Dunkel-Zeitdauern aufweist, in denen das Treibersignal einen Auszustand der Lichtquelle bewirkt und wobei die wenigstens zwei Heil-Zeitdauern in der Sequenz unregelmäßig angeordnet sind;

zumindest eine Lichtquelle (170) zum Erzeugen des Lichtsignals, basierend auf dem Treibersignal; und

- eine Befestigungseinrichtung (180) zum Befestigten der Lichtquelle (170) an das Körperteil (185).

28. Vorrichtung gemäß Anspruch 27, wobei die Treiber- einrichtung (160) ausgebildet ist, um einen Takt von einer Kontrolleinrichtung (140) zu empfangen oder den Takt selbst zu generieren.

29. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 27 oder 28, wobei die Treibereinrichtung (160) ausgebildet ist, um bei einem Takt größer 800 Hz zu arbeiten.

30. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 27 bis 29, wobei die Treibereinrichtung (160) ausgebildet ist, um ein binäres Codewort zu empfangen, zu ge- nerieren oder zu speichern, um ein Treibersignal zu generieren, das einer Binärziffer des Codewortes den Einzustand der Sendelichtquelle (170) zuordnet und der anderen Binärziffer des Codewortes den Auszustand der Sendelichtquelle (170) zuord- net, um die Sendelichtquelle (170) entsprechend des Taktes anzusteuern.

31. Vorrichtung gemäß Anspruch 30, wobei die Treibereinrichtung (160) ausgebildet ist, um ein binäres Codewort zu verwenden, dass in seinem Spektrum einen Maximalwert aufweist, dessen Leistung kleiner als 35 % der Gesamtleistung des sich periodisch wiederholenden Codewortes ist.

32. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 27 bis 31, wobei die Treibereinrichtung (160) ausgebildet ist, um eine weitere Sendelichtquelle gemäß eines weiteren binären Codewortes im Takt anzusteuern.

33. Verfahren zum Erzeugen eines Lichtsignals für eine Einkopplung in Körperteilen mit folgenden Schritten:

Erzeugen eines Treibersignals, wobei das Treibersignal eine Folge von sich wiederholenden Sequenzen aufweist und eine Sequenz wenigstens zwei Heil-Zeitdauern aufweist, in denen das Treibersignal einen Einzustand der Lichtquelle bewirkt und wenigstens zwei Dun- kel-Zeitdauern aufweist, in denen das Treibersignal einen Auszustand der Lichtquelle bewirkt und wobei die wenigstens zwei Hell- Zeitdauern in der Sequenz unregelmäßig angeordnet sind, und

Erzeugen des Lichtsignals, basierend auf dem Treibersignal, zur Einkopplung in ein Körperteil.