WO2007096054A2

WO2007096054A2 - Adaptive filterung zur zuverlässigeren bestimmung von vitalparametern

Info

Publication number: WO2007096054A2
Application number: PCT/EP2007/001003
Authority: WO
Inventors: Andreas Tobola; Ulrich Vogl; Hans-Joachim Moersdorf
Original assignee: Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V.
Priority date: 2006-02-20
Filing date: 2007-02-06
Publication date: 2007-08-30
Also published as: DE102006022055A1; EP1987442A2; US20090216499A1; WO2007096054A8; US8676542B2

Abstract

Vorrichtung zum Vermindern eines Störanteils in einem zeitdiskreten Signal, das ferner einen Nutzanteil aufweist, mit einer ersten Einrichtung zum Bereitstellen (110) des zeitdiskreten Signals mit dem Störanteil und dem Nutzanteil; einer zweiten Einrichtung zum Bereitstellen (120) eines ersten zeitdiskreten Referenzsignals, das einen ersten Störanteil aufweist, und eines zweiten zeitdiskreten Referenzsignals, das einen zweiten Störanteil aufweist, wobei der zweite Störanteil zum ersten Störanteil phasenverschoben ist. Die Vorrichtung weist ferner eine Subtrahiereinrichtung (130) zum Erzeugen eines Differenzsignals aus den zwei Referenzsignalen auf, wobei das Differenzsignal eine Frequenzkomponente aufweist, die durch den ersten und den zweiten Störanteil verursacht ist; und eine Einrichtung zum Manipulieren (140) des zeitdiskreten Signals basierend auf dem Differenzsignal derart, dass in einem manipulierten zeitdiskreten Signal die Frequenzkomponente reduziert ist.

Description

Adaptive Filterung zur zuverlässigeren Bestimmung von

Vitalparametern

Beschreibung

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Vorrichtung zum Vermindern eines Störanteils in einem zeitdiskreten Signal zur zuverlässigeren Bestimmung eines Vitalparameters aus dem zeitdiskreten Signal. Das Verfahren findet Anwendung in Plethysmogramm-basierenden Messverfahren (z.B. Plethysmographie, Pulsoximetrie) zum Zwecke einer Unterdrückung von Aliasing-Störungen.

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 Volumenänderungen. 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 arteriellen Blutgefäßen mit Licht durchstrahlt. Dem Patien- ten 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 Photostroms vor, ist von den oben genannten Rahmenbedingun- gen abhängig und entspricht in erster Näherung den durch Herzmuskelkontraktion verursachten Blutvolumenänderungen arterieller Gefäße. Fig. 24 zeigt den prinzipiellen 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 Mikrokontroller (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 Pro- banden 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 (Spθ2) und der Herzfrequenz (HR) mittels eines optischen Sensors. Die durch das Pulsoximeter erfasste SauerstoffSättigung wird speziell Spθ₂-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 Lichtquellen 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 Wellenlänge bestimmt und der Quotient bestimmter Spektralwer- te 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 Bewegungsartefakte 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 Geräte 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 Operationssälen 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 Um- gebungslichtmessung von der Nutzsignalmessung vermindert. Wahrend dieser Messperioden oder Zeitschlitze, werden alle Lichtquellen des Sensors ausgeschaltet und nur das Umgebungslicht gemessen. Die Umgebungslichtin- tensitat wird von dem Plethysmogramm subtrahiert und damit der Umgebungslichtanteil weitgehend vom Pulssignal getrennt. Dennoch verbleibt gerade bei pulsierenden oder wechselstrombetriebenen Umgebungslichtquellen ein Storanteil im Plethysmogramm. Der Stόranteil im Plethysmogramm hangt also stark von den in der Umgebung verwendeten elektronischen Geraten bzw. Storern ab. Gerade in der intensivmedizinischen Versorgung von Patienten, kommt eine Vielzahl elektronischer Gerate 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 Herzfrequenz oder der BlutsauerstoffSättigung äußerst kri- tisch und können schwerwiegende Konsequenzen nach sich ziehen.

In der Pulsoximetrie verfügen Transmissions- und Remissionssensoren 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 Wellenlangen aus dem Gewebe. Prinzipiell wäre es möglich 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 unter- scheiden, 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 zugeordnet 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" bezeichnet, 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 Hochfrequenzchirurgie wird Gewebe mittels hochfrequenter Spannungen geschnitten. Diese hohen Frequenzen verursachen Induk- tionen 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 Hinzufügen von Dunkelphasen, verbessert die Signalqualität deutlich. Allerdings verbleiben Störartefakte, die zu falschen SpO₂-Werten führen können. Bis- lang ist es trotz zahlreicher Versuche nicht möglich, die durch Leuchtstofflampen, Infrarotwärmelampen, Operationsbeleuchtung und Monitore verursachten Störungen aus dem Nutzsignal zu entfernen. Da bei Pulsoximetern und Plethysmographen das Verhältnis zwischen Nutzsignalen, also die Signalanteile, die durch die Volumenänderung des Gewebes hervorgerufen werden, und den Störungen sehr ungünstig sein kann, sind auch Störungen, die durch die Signalverarbeitung weiter verfälscht werden relevant. Beispielsweise werden Signale vor einer Analog/Digitalwandlung mit einem Tiefpass gefiltert, um Fehler durch Unterabtastung zu vermeiden. Da die verwendeten Filter immer nur über eine endliche Dämpfung im Sperrbereich verfügen, entstehen dennoch Fehler durch Unterabtastung oder auch Aliasing-Fehler genannt. Je nach ursprünglicher Störfrequenz werden diese Störungen dann in den Nutzbereich gespiegelt und können dort bei verschiedenen Frequenzen auftreten.

Ein weiteres Beispiel dynamischer Störungen ist bei Probanden 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 stellen- weise 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 Versorgungsstatio- nen, findet sich eine Vielzahl elektronischer Geräte bzw. elektronischer Störer. Gerade in solchen Umfeldern steigt deswegen die Störanfälligkeit derzeitiger Pulsoximeter und Plethysmographen. Dieser signifikante Nach- teil 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 Blutdruckänderun- gen 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 Blutsauerstoffsattigung des Probanden gibt, extrahiert.

EP 1254628 Al, das hier geschützte Pulsoximeter ist eben- falls ausgelegt eine Blutsauerstoffsattigung zu bestimmen, wobei durch das hier vorgeschlagene Verfahren Störungen durch Nebensprechen zusatzlich vermindert werden.

US 5503144/US 6714803, hier werden Signalverarbeitungs- verfahren zur linearen Regression beschrieben, die anhand zweier Plethysmogramme einen SpO₂-Wert bestimmen. Dabei wird zwischen den beiden Plethysmogrammen ein Korrelationskoeffizient bestimmt, der als Zuverlassig- keitsmaß 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 ge- messenen 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 Signalantei- Ie 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 Rauschloscher zu entfernen. Ein adaptiver Rauschloscher 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 Rauschloscher erhalt somit das Signal, aus dem Rauschen entfernt werden soll und ein Rauschreferenzsignal. Die Ausgabe des adaptiven Rauschloschers ist dann das gewünschte Signal mit reduziertem Rauschen.

In der US 2005/0187451 wird ein Verfahren zur Verwendung bei einer Signaldampfungsmessung 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 Patienten passiert haben und dort gedämpft worden sind. Dabei werden die beiden Signale unter Verwendung eines FOCDM Verfahrens (FOCDM = Frequency Orthogonal Code Di- vision 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 Vermindern der Störeinflüsse bei der Bestimmung von Vitalparametern, wie z.B. die Herzfrequenz und die BlutsauerstoffSättigung, eines Lebewesens zu schaffen, die eine effektivere Störunterdrückung ermöglicht, um die Behandlungsquali- tat der Patienten zu erhohen.

Diese Aufgabe wird gelöst durch eine Vorrichtung gemäß Anspruch 1 und ein Verfahren gemäß Anspruch 40. Die Aufgabe wird gelöst durch eine Vorrichtung zum Vermindern eines Störanteils in einem zeitdiskreten Signal, das ferner einen Nutzanteil aufweist, mit einer ersten Einrichtung zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals mit dem Störanteil und dem Nutzanteil. Ferner weist die Vorrichtung eine zweite Einrichtung zum Bereitstellen eines ersten zeitdiskreten Referenzsignals auf, das einen ersten Störanteil aufweist, und eines zweiten zeitdiskreten Referenzsignals, das einen zweiten Störanteil aufweist, wobei der zweite Störanteil zu dem ersten Störanteil phasenverschoben ist. Die Vorrichtung beinhaltet ferner eine Subtrahiereinrichtung zum Erzeugen eines Differenzsignals aus den zwei Refe- renzsignalen, wobei das Differenzsignal eine Frequenz- komponente aufweist, die durch den ersten und den zweiten Störanteil verursacht ist und eine Einrichtung zum Manipulieren des zeitdiskreten Signals basierend auf dem Differenzsignal, derart, dass in einem manipulier- ten Signal die Frequenzkomponente reduziert ist.

Ferner wird die Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zum Vermindern eines Störanteils in einem zeitdiskreten Signal, das ferner einen Nutzanteil aufweist, durch Be- reitstellen des zeitdiskreten Signals mit dem Nutzanteil und dem Störanteil, durch Bereitstellen eines ersten zeitdiskreten Referenzsignals, das einen ersten Störanteil aufweist und durch Bereitstellen eines zweiten Referenzsignals, das einen zweiten Störanteil auf- weist, wobei der zweite Störanteil zu dem ersten Störanteil phasenverschoben ist. Ferner wird die Aufgabe gelöst durch Subtrahieren der zwei Referenzsignale und Bereitstellen eines Differenzsignals, das eine Frequenzkomponente aufweist, die durch den ersten und zweiten Störanteil verursacht ist, und durch Manipulieren des zeitdiskreten Signals basierend auf dem Differenzsignal derart, dass in einem manipulierten zeitdiskreten Signal die Frequenzkomponente reduziert ist. Der Kerngedanke der vorliegenden Erfindung ist die Storanteile, die sich bei der Plethysmographie und PuI- soximetrie dem Nutzsignal überlagern, neben einer Sub- traktion einer Umgebungslichtmessung, durch eine adaptive Filterung zu reduzieren. Bei der Pulsoximetπe bzw. Plethysmographie treten neben den durch Umgebungs- licht hervorgerufenen Störungen auch Störungen auf, die durch Unterabtastung entstehen (Aliasing) . Diese Sto- rungen werden aus höheren Frequenzbereichen in das Nutzband gespiegelt und sind aufgrund der Unterabtastung in den einzelnen Kanälen in ihrer Phase verschoben. Durch Bilden eines Differenzsignals aus den Kanälen der Dunkelphasen, lasst sich ein Signal extrahie- ren, das nur die durch Unterabtastung entstandenen Störungen enthalt. Basierend auf den Storanteilen in diesem Signal, lassen sich nun die Storanteile in den Hellphasenkanalen ebenfalls vermindern.

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

Fig. Ia) schematische Darstellung eines erfindungsge- maßen Ausfuhrungsbeispiels

Fig. Ib) schematische Darstellung eines erfmdungsge- maßen Ausfuhrungsbeispiels

Fig. 2a) schematische Darstellung der unregelmäßigen Anordnung der Hellzeitdauern

Fig. 2b) regelmäßige Anordnung der Hellzeitdauern gemäß herkömmlichen Pulsoximetern

Fig. 3 Blockschaltbild einer Realisierung des Ausfuhrungsbeispiels 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 einer 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 Urngebungslichtsignal 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 Uber- lappung.

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 Ein- gangsgrößen 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 normierten Nutzsignale für die beiden Hellsen- dekanäle Rot und Infrarot

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

Fig. 20a) schematische Darstellung des Least Squares Fit-Verfahrens zur Minimierung einer vertikalen 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 Kalibrierungsfunktion

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

Fig. 25 schematisierte Darstellung eines Zeitmultip- lexverfahrens (TDMA) Fig. Ia) zeigt eine schematisierte Darstellung eines erfindungsgemaßen Ausfuhrungsbeispiels, mit einer Vorrichtung 100 zum Vermindern eines Storanteils. Eine erste Einrichtung 110 zum Bereitstellen eines zeitdis- kreten Signals, das beispielsweise ein gestörtes Signal eines Plethysmographen darstellt. Dieses Signal kann beispielsweise durch Durchleuchten eines Gewebes eines Probanden mit infrarotem Licht entstanden sein. Weiterhin zeigt Fig. Ia) eine zweite Einrichtung 120 zum Bereitstellen eines ersten und eines zweiten Referenzsignals, die beispielsweise zwei Dunkelphasenkana- Ie eines Plethysmographen darstellen. Diese beiden Kanäle enthalten zunächst Störungen, die durch Umge- bungslichteinflusse im Nutzbereich hervorgerufen wer- den als auch Störungen, die durch Unterabtastung entstanden sind. Da die Störungen, die im Nutzbereich liegen in den beiden Referenzkanalen phasengleich sind, können diese durch Bilden des Differenzsignals nahezu ausgeblendet werden. Die wird durch eine Sub- trahiereinrichtung 130 zum Erzeugen eines Differenzsignals aus den Referenzsignalen erreicht. Das Differenzsignal wird nun einer Einrichtung 140 zum Manipulieren des zeitdiskreten Signals zugeführt. Die Einrichtung 140 zum Manipulieren erhält von der Einrich- tung 110 zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals das zeitdiskrete Signal und manipuliert dieses auf Basis des Differenzsignals.

In einem weiteren Ausfϋhrungsbeispiel, wie in Fig. Ib) gezeigt, verfügt die Vorrichtung 100, neben den bereits in Fig. Ia) gezeigten Einrichtungen, weiterhin über eine Einrichtung 150 zum Bilden einer gewichteten Summe aus den beiden Referenzsignalen, die dann der ersten Einrichtung 110 zum Bereitstellen des zeitdis- kreten Signals zugeführt wird, um in dem zeitdiskreten Signal phasengleiche Störungen zu vermindern. Zusätzlich wird das von der Einrichtung 140 zum Manipulieren manipulierte zeitdiskrete Signal einer Verarbeitungseinrichtung 160 zugeführt, wo das Signal weiter verarbeitet wird, beispielsweise wird hier ein Vitalparameter extrahiert.

In einem erfindungsgemäßen Ausführungsbeispiel wird eine Lichtquelle, deren Licht in ein Körperteil eines Probanden eingekoppelt wird, und das Signal von einem Photodetektor empfangen wird, so angesteuert, 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 zusätzlichen 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 Wahrscheinlichkeit, dass ein einzelner Spektralan- teil 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 ei- ne größere Zuverlässigkeit der Messung eines Vitalparameters erreicht wird. Weiterhin entsteht ein sogenannter Spreizgewinn. Durch das unregelmäßige Ansteuern wird die Energie des Nutzsignals auf mehrere Frequenzanteile gleichmäßig verteilt. Da die Unregelmä- ßigkeit 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 in- kohärente Überlagerung, so dass für das Nutzsignal ein Gewinn entsteht. Ein schmalbandiger Störer, der sich dem Nutzsignal nur bei einem Frequenzanteil überla- gert, erfährt im Empfänger eine spektrale Aufweitung analog der des Nutzsignals im Sender, da in beiden Fällen Signalanteile zu unregelmäßigen Zeitpunkten kombiniert werden.

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 eine 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 herkömm- liehen Pulsoximeters dargestellt. Fig. 2b zeigt ein Zeitmultiplexverfahren (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 ange- deutet. 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.

Das unregelmäßige Ansteuern an der Lichtquelle entspricht einer Spreizspektrummodulation. Durch die Spreizspektrummodulation in Kombination mit einer nachgeschalteten erfindungsgemäßen adaptiven Filterung werden Signalanteile vermindert, die auf Umgebungslicht- einflüsse bzw. auf elektromagnetische Störquellen (z.B. Hochfrequenzchirurgie) zurückzuführen sind und solche die auf die Unterabtastung zurückzuführen sind. Eine nachfolgende Signalverarbeitung erlaubt zudem eine besonders effiziente Messung der Blutsauerstoffsättigung und der Herzfrequenz eines Patienten, wobei mit dem vorliegenden Verfahren auch bei niedriger arterieller Blutvolumenpulsation und bei Bewegung des Patienten zuverlässig gemessen werden kann. Die erhöhte Zuverläs- sigkeit der Messung bedingt damit unmittelbar eine Steigerung der Behandlungsqualität eines Patienten. Damit ist ein Vorteil der vorliegenden Erfindung, dass durch die gesteigerte Zuverlässigkeit der Messwerte ei- nes Pulsoximeters, insbesondere in kritischen Umgebungen, wie Operationssälen oder Intensivstationen, höhere Genesungschancen und effizientere Behandlungsmethoden ermöglicht werden.

Fig. 3 zeigt eine Realisierung des 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 empfangenen 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 ein Digitalsignal umsetzt. Der Analog- Digitalwandeleinrichtung 320 nachgeschaltet ist ein Spreizspektrumdemodulator 325.

Nach der Spreizspektrumdemodulation 325 wird das Signal erfindungsgemäß adaptiv gefiltert 330 und anschließend Fourier-transformiert 335. In einem nächs- ten 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 ausgegeben 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 unterschiedlicher 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 (SpO₂-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 Modulationsverfahren 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 Basisbandsignals, 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 illustriert diesen Fall und zeigt das verschobene Spektrum |I_A(f)|. 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 Übertragungsband 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 Umge- bungslichtkanäle 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 im hier betrachteten Ausführungsbeispiel gleich 101 Chips ist. In Fig. 6 ist ein Zeitstrahl einer Dauer von 101 Chipdauern dargestellt. Über diese 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 an- nimmt, bedeutet dies, dass die zugehörige Lichtquelle 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 Einzustand ein- nehmen. Prinzipiell ist es auch möglich, Chipfolgen einzusetzen, die gleichzeitig eine 1 bewirken, bzw. der Einsatz anderer Folgen mit anderen Eigenschaften ist möglich. Hier ist jedoch die Eigenschaft der Folgen hervorzuheben, dass die einzelnen Hellzeitdauern in unregelmäßigen Abständen auftreten, so dass eine spektrale Spreizung erreicht wird. Weiterhin ist in Fig. 6 deutlich zu erkennen, dass die einzelnen Heil- Zeitdauern innerhalb einer Sequenz unregelmäßig ange- ordnet sind, und dass es Zeitpunkte gibt, zu denen beide Chipfolgen der Wert 0 annehmen, d.h. in der Realisierung beide Lichtquellen ausgeschaltet sind.

Eine weitere wichtige Eigenschaft der Chipfolgen ist, dass ihr Spektrum möglichst gleichverteilt sein sollte, damit sich die Signalenergie möglichst gleichmäßig 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 mit- telwertfrei. Das Spektrum einer Chipfolge kann also wie ein „Kamm" aus äquidistanten Trägern gleicher Amplitude betrachtet werden. Die spektrale Gleichverteilung 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 Ausführungsbeispiels, 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 Demodulation, wohingegen die Energieanteile des Signals aus Fig. 8 sich im Basisband wieder kohärent überlagern. Die Demodulation entspricht dabei einer erneuten Multiplikation mit der entsprechenden Chipfolge. Das Ergebnis der Multiplikation wird dann über eine Chipfolgenlange hinweg aufsummiert . Multipliziert man also ein Empfangssignal mit einer der Chipfolgen, wie sie in Fig. 6 dargestellt sind, so lasst sich aus Fig. 6 leicht erkennen, dass aus dem Empfangssignal durch die Multiplikation nur diejenigen Empfangssig- nalwerte 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, uberla- gern. Ein sich dem Empfangssignal überlagertes Stor- signal wird ebenfalls nur zu den entsprechenden Zeitpunkten eingeblendet. Auch die Storsignale werden zu den jeweiligen Zeitpunkten abgetastet und über die Lange einer Chipfolge hinweg aufsummiert. Die Stör- Signale überlagern sich jedoch zu den Abtastzeitpunkten nicht kohärent, so dass diese über die Entsprei- zung hinweg tatsachlich eine Spreizung erfahren, nämlich die Multiplikation mit der Chipfolge, so dass nach der Demodulation diese Signale nur noch gedampft 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 eigentli- che 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 Ausführungsbeispiels. Die spektralen Eigenschaften aller Folgen sind identisch und erfüllen die erforderte Gleichverteilung im spektralen Bereich. Ferner werden insgesamt vier Folgen betrachtet, wobei die vier Folgen untereinander orthogonal sind, das bedeutet, keine zwei Folgen nehmen gleichzeitig den Wert 1 an. Prinzipiell ist auch der Einsatz anderer Folgen denkbar, die Eigenschaft der Unregelmäßigkeit der Hellzeitdauern ist hier 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 Ausführungsbeispiels verwendet, um zwei LEDs verschiedener Wellenlänge (Rot und Inf- rarot) 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 ab- hängig von der Wellenlänge der Lichtquelle eine entsprechende Dämpfung. Am Photoempfänger 315 trifft die durch das Gewebe gedämpfte Strahlung der LEDs auf, wird dort zu einem proportionalen Photostrom gewandelt und anschließend 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 Empfänger einen Takt vorgibt, gelöst werden. Das synchronabgetastete Signal wird dem Spreizspektrumdemodulator 325 zugeführt. Der Spreizspektrumdemodulator 325 trennt mit der De- modulation das Signal des Photoempfängers in einzelne Kanäle auf. In einer praxisnahen 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 höherfrequenten Signalanteil überlagert sind, der vom Pulssignal des Probanden stammt, dass beide Signale einen hohen Gleichanteil aufweisen und dass beide Signale einen niederfrequenten pulsa- tilen Anteil haben, der beispielsweise durch Umge- bungslichtveränderung 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 Störanteil, der auf Umgebungslichtveränderungen zurückzu- führen 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. Das Bilden des Mittelwertes entspricht dem erfindungsgemäßen Bilden einer gewichteten Summe, wie es erfindungsgemäß durch eine Einrichtung 150 zum Bilden einer gewichteten Summe in Fig. Ib) realisiert wird.

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 beschrie- benen Realisierung des Ausführungsbeispiels sind dies die jeweiligen Legendre-Folgen. Das Matched Filter realisiert mathematisch gesehen ein Skalarprodukt, 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 Band- breite des Signals vor jeder Unterabtastung reduziert werden. Demnach wird ein Anti-Aliasingfilter benötigt, welches zusammen mit dem Matched Filter zu einem Filter integriert werden kann. Untersuchungen haben gezeigt, dass Störungen starker Amplitude überwiegend auf künstliche Beleuchtung zurückzuführen 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 Extraktionsfilters 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 ein für die Unterabtastung notwendiges Tief- passfilter, und zugleich ein Matched Filter zum Ent- spreizen des Spreizsignals aus dem Übertragungsband in das Basisband. Ein Filter, das eine Unterabtastung realisiert, 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 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 Storungskompensation verwendet werden.

Weiterhin werden durch das Extraktionsfilter die Sto- rungen oberhalb des Nutzbandes, also Störungen oberhalb der halben Abtastfrequenz mit 15dB ms Nutzband gespiegelt. Die Dampfung der Störungen oberhalb der halben Abtastfrequenz hangt von der Chipfolgenlange ab. In der erfindungsgemaßen Realisierung des Ausfuhrungsbeispiel wurde eine Chipfolgenlange von 101 Chips gewählt, was zu 15dB Dampfung für Störungen oberhalb der halben Abtastfrequenz fuhrt. Gleichzeitig realisiert das Filter eine zusatzliche Dampfung aller Frequenzen, die ein Vielfaches von 100 Hz aufweisen. Fig. 12 zeigt eine beispielhafte Ubertragungsfunktion eines Extraktionsfilters.

Nach dem Extraktionsfilter liegen die Nutzsignale im Basisband vor. Um die Einflüsse des Umgebungslichtes zu vermindern, erfolgt erfindungsgemaß eine Subtraktion des Umgebungslichtanteils vom Nutzsignal, gemäß der ersten Einrichtung 110 zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals in Fig. Ib) . Zusätzlich erfolgt eine Generierung eines Differenzsignals für den adaptiven FiI- ter 330, gemäß der zweiten Einrichtung 120 zum Bereitstellen des ersten und des zweiten zeitdiskreten Referenzsignals und der Subtrahiereinrichtung 130, wie in den Fig. Ia) und Ib) dargestellt. Zur Umgebungslichtsubtraktion wird zunächst aus den Dunkelkanalen ein Mittelwert gebildet, der dann von den Hellsendekanalen 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 gewichten. In der Realisierung des erfindungsgemaßen Ausführungsbeispiels werden Legendre-Folgen der Länge 101 Chips verwendet. Bei dieser Realisierung ergibt sich eine optimale Gewichtung der Dunkelkanale von 47,5% zu 52,5%.

Zur weiteren erfmdungsgemaßen Signalverarbeitung ist es wichtig, zwischen zwei Frequenzbandern zu unterscheiden, in die ein Storer fallen kann. Zum einen e- xistiert das Band unterhalb der halben Abtastfrequenz, das Nutzband. Zum anderen existiert das Band oberhalb dieser Frequenz, das Ubertragungsband. Storungsbedingte Frequenzkomponenten, die in das Nutzband fallen, können mittels Dunkelphasensubtraktion aus den beiden Nutzsignalen (Hellsendekanale der Rot und Infrarot-LEDs) entfernt werden. Die Signale dieser Frequenzen sind sowohl in Phase als auch in Amplitude gleich, und treten des- halb nicht in der Differenz der beiden Dunkelkanale, dem Differenzsignal, auf. Ein Storer im Nutzband (oder Basisband) ergibt demnach durchgehend 0 für das Differenzsignal. Ein Storer im Nutzband konnte eine Lichtquelle sein, die durch das Gewebe vom Fotosensor er- fasst, und deren Intensität mit den Volumenanderungen 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 konnte ein Storer in das Übertragungsband fallen. In diesem Fall setzt die Dampfung des Extraktionsfilters ein, was zunächst dazu fuhrt dass die Störung gedampft in das Nutzband fallt. In der Rea- lisierung des Ausfuhrungsbeispiels betragt diese Dampfung 15dB. Zusätzlich erfahren Signale dieser Frequenzen eine Phasenverschiebung, die für jeden Kanal unterschiedlich ist. Dieser Effekt ist zurückzuführen auf das sequentielle Abtasten, obwohl die orthogonalen Chipfolgen in einander verschachtelt sind, vgl. Fig. 6, realisieren sie Abtastwerte zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Für Signale oberhalb der halben Abtastfrequenz führt dies zu einer Phasenverschiebung der unterabgetasteten Signale in den einzelnen Kanälen.

Damit ergibt die Differenz der beiden Dunkelsendekanäle (das Differenzsignal) keine Auslöschung dieser Signale, sondern ein Signal, dessen Frequenzkomponenten die gespiegelten Frequenzen des Störers aus dem Übertragungsband enthalten. Dieses Signal dient nun als Differenzsignal für ein erfindungsgemäßes 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 Übertra- gungsband durch die Extraktion eine Dämpfung erfahren 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 erfindungsgemäßen 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 Differenzsignal ver- größert 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 Frequenzwei- che zugeführt. Die Aufgabe der Frequenzweiche ist die Filterung des Gleichanteils und des pulsatilen Anteils aus den Eingangssignalen. In der Realisierung des erfindungsgemäßen 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 Eingangssignals.

Die hochpassgefilterten Nutzsignale werden nun einem adaptiven Filter 330 zugeführt. Die Aufgabe dieses FiI- ters, das auch Interference Canceller genannt wird, ist es Störungen zu vermindern, die im Übertragungsband lagen und nach der Demodulation gedämpft in das Nutzband gespiegelt worden sind, vgl. Fig. 9d) . Aus den Dunkel- Sendekanälen wurde das Differenzsignal durch Subtrakti- on gebildet, das die Frequenzen der Störung im Nutzband enthält. Das Differenzsignal unterscheidet sich in Phase und Amplitude von den den Nutzsignalen überlagerten Störungen. Der Phasenunterschied kommt durch das zeitlich versetzte Abtasten zustande, der Unterschied in der Amplitude entsteht sowohl durch das zeitlich versetzte Abtasten als auch durch die Subtraktion. Aufgabe des adaptiven Filters ist es deswegen, die unerwünschten Spiegelfrequenzen anhand des Differenzsignals aus den Nutzsignalen herauszufiltern. Dazu wird aus dem Differenzsignal 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 Differenzsignal 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 zeitdiskreten Eingangsgrößen w^A _r und w^A _± für die beiden Eingangssignale der Hellsendekanäle für Rot und Infrarot, wobei A anzeigt, dass die Eingangssignale hoch- passgefiltert sind. Prinzipiell werden die im folgenden beschriebenen Operationen auf beide Eingangsgrößen getrennt angewendet, da die betrachtete Störung auch in ihnen phasenverschoben vorliegt. Das Differenzsignal ist als Matrix Wf ebenfalls hochpassgefiltert, und bildet die Basis zur Bestimmung der adaptiven Filterkoeffizienten X_x und Ai. Die Matrix Wf ergibt sich dabei aus Blöcken des Differenzsignals, die hochpassge- filtert sind um den Gleichanteil zu entfernen. Die Spalten der Matrix bilden dabei jeweils einen Block von Abtastwerten, z.B. der Länge 256. Dieser Block wird von Spalte zu Spalte in der Matrix jeweils um ein Sample eingerückt, die Matrix besitzt so viele Spalten, wie es Koeffizienten für den adaptiven Filter gibt. Die Matrix kann beschrieben werden als

wobei w* die hochpassgefilterten Elemente des Differenzsignals darstellen, k eine diskrete Laufvariable der Blockbildung ist, l_a die Sprungkonstante bei der Blockbildung, I₃ die Blocklänge und N_lfc die Filterordnung, d.h. die um eins verringerte Anzahl der Filterkoeffizienten des adaptiven Filters, bzw. Interference- Cancellers. Der Ausgang des adaptive Filters ist als eine gewichtete Summe aus jeweils um ein Sample verschobenen Blöcken der Differenzsignals. Mit dem adaptiven Filter werden zunächst Störvektor rekonstruiert, die in Fig. 16 mit vv^s _r und W^ bezeichnet sind und sich den Einganssignalen w^A _r und w\ überlagern. Durch Subtraktion werden dann die Störeinflüsse in den Eingangssignalen w^A _τ und w^Ai vermindert, wie in Fig. 16 dargestellt ist.

Gesucht ist zunächst eine Linearkombination λ der Basis Wf , die das Eingangssignal am besten wiedergibt, also eine Rekonstruktion der Störung, so wie sie einem Eingangssignal w^A überlagert wurde.

Es existieren mehr Gleichungen als Unbekannte, insofern als dass davon ausgegangen wird, dass das adaptive Filter weniger Koeffizienten aufweist als die zu verar- beitende Blocklänge. Deshalb gibt es in diesem Fall keine konkrete Lösung. Ein Vektor λ, der am besten in das überbestimmte Gleichungssystem passt ist gesucht:

hV_c ^Aλ-w^AI >Minimum . (3) Dieses Problem lässt mit Hilfe der Pseudoinversen angehen. Damit erhält man mit dem Vektorλ eine Linearkombination von W_C ^A , mit der sich die Störung beschreiben lässt:

Damit lässt sich der Störer aus dem Eingangssignal re- kontruieren:

w° = W_c ^A(w_c ^AJw^A . (5)

Weiterhin kann aus Fig. 16 entnommen werden, dass die Differenz aus geschätztem Störer und dem Eingangssignal das gefilterte Signal ergibt: y^A = w^Λ - w^s [ S ) oder y^A = w^A -Wf(wfJw^A = w^A(E-Wf(wfj), (T,

Wobei E eine Einheitsmatrix repräsentiert. Eine alternative Realisierung der vorliegenden Erfindung wäre ein Filter, das auf Basis der Kenntnis der in dem Differenzsignal vorkommenden Frequenzen ein Notch-Filter re- alisiert, das in den Pfad des Nutzsignals geschaltet wird und die Frequenzen des Differenzsignals dämpft.

Da nachfolgend Untersuchungen im Frequenzbereich stattfinden, werden die Eingangssignale mittels der Fourier-Transformation in den Frequenzbereich transformiert. 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 Empfangssignal 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 Ausführungsbeispiels wird hierzu eine Kaiser-Bessel-Funktion verwendet. In Fig. 17 ist der Signalverlauf eines Kaiser- Bessel-Fensters beispielhaft dargestellt. Die Multipli- kation der Signalblöcke mit der Fensterfunktion kann wahlweise auch vor der adaptiven Filterung erfolgen. 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. Die Spektren zeigen Signale 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 veranschauli- chen. 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, vgl. Fig. 20b) . Dieser Lösungsansatz führt zunächst auf ein ü- berbestimmtes Gleichungssystem. Das überbestimmte Gleichungssystem lässt sich durch eine Singulärwert- zerlegung lösen, um eine dem Total Least Squares Fit- Verfahren entsprechende Lösung zu finden. Mit der Singulärwertzerlegung 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 maxima- len 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 zwischen 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 Gleichungssystem, 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 spektra- len Maske 340 kann folgendermaßen beschrieben werden. Prinzipiell handelt es sich um 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 Frequenzkompo- nenten der Pulswelle von denen anderer Störer zu un- terscheiden. 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 Fou- rier-Koeffizienten zu unterdrücken. Fig. 21a) zeigt den beispielhaften Verlauf des Quotienten 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 ver- schiedenen 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 problematisch, wenn die Amplituden der Störungen größer als die der Pulswelle werden.

Fig. 22 zeigt beispielhaft ein Spektrum eines Sig- nals, das durch Störsignale gestört wird, deren Amplituden 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 Proban- den. Ohne die spektrale Maske, würden dominante Störungen wie in Fig. 22 dargestellt, zu einem falschen Blutsauerstoffsättigungswert führen. Untersuchungen haben gezeigt, dass solche dominanten Störungen meistens 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 harmoni- sehen 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 er- stellt 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 anschlie- ßend kann diejenige Frequenz selektiert werden, bei der die Summe maximiert wird. Eine weitere Eigenschaft, 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 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 Glei- chungssystems 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 verwendet, die die Berechnung der Vitalparameter innerhalb der festgelegten Toleranz verhindert. Diese 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 SpO₂-Werte (Blutsät- tigungswerte) zu. Die jeweiligen SpO₂-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 (Spθ₂~Werte) zugeordnet werden. Die Kennlinien der Kalibrierungsfunktion werden empirisch anhand von Referenzmessungen bestimmt.

Vorteil der vorliegenden Erfindung ist, dass die speziell auf das Anwendungsgebiet der Plethysmographie und Pulsoximetrie zugeschnittene adaptive Filterung, die Zuverlässigkeit der Plethysmogramme erheblich verbessert, sowie eine effektive Filterung von Umgebungslichtinterferenzen und Störungen durch elektromagnetische Felder (z.B. Hochfrequenzchirurgie) er- möglicht.

Ein weiterer Vorteil ist, dass durch den Einsatz der Singulärwertzerlegung zur Berechnung der SpÜ₂-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 BlutsauerstoffSättigung und der Herzfrequenz, auch bei niedriger arterieller Blutvolumenpulsation bei Bewegung des Patienten zuverlässig gemessen werden kann, was auf die durch die adaptive Filterung zusätzlich gewonnenen Zuverlässigkeit zurückzuführen ist. 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 Robustheit des Verfahrens, können Fehldiagnosen, die auf störungsbehaftete Messungen bzw. auf unzuverlässige Messwerte zurückzuführen sind, erheblich reduziert werden.

Claims

Patentansprüche

1. Vorrichtung (100) zum Vermindern eines Störanteils in einem zeitdiskreten Signal, das ferner einen Nutzanteil aufweist, mit folgenden Merkmalen:

einer ersten Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals mit dem Störanteil und dem Nutzanteil, wobei die erste Einrichtung (110) angepasst ist, um ein sich wiederholendes optisches Signal abzutasten, das Heil-Zeitdauern entspricht, in denen eine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt;

einer zweiten Einrichtung (120) zum Bereitstellen eines ersten zeitdiskreten Referenzsignals, das eine erste Frequenzkomponente des Störanteils aufweist, und eines zweiten zeitdiskreten Referenzsignals, das eine zweite Frequenzkomponente des Störanteils aufweist, wobei die erste und die zweite Frequenzkomponente phasenverschoben sind und die zweite Einrichtung (120) zum Bereitstellen des ersten und zweiten Referenzsignals angepasst ist, um zwei optische Signale abzutasten, die Dun- kel-Zeitdauern entsprechen, in denen keine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt;

einer Subtrahiereinrichtung (130) zum Erzeugen eines Differenzsignals aus den zwei Referenzsigna- len, wobei das Differenzsignal eine dritte Frequenzkomponente aufweist, die durch die erste und die zweite Frequenzkomponente verursacht ist; und

einer Einrichtung (140) zum Manipulieren des zeit- diskreten Signals basierend auf dem Differenzsignal derart, dass in einem manipulierten zeitdiskreten Signal der Störanteil reduziert ist.

2. Vorrichtung gemäß Anspruch 1, bei der die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals und die zweite Einrichtung (120) zum Bereitstellen des ersten und des zweiten zeit- diskreten Referenzsignals ausgebildet sind, um die zeitdiskreten Signale durch Abtasten von Analogsignalen mit einem Abtaster einer Abtastfrequenz bereitzustellen.

3. Vorrichtung gemäß Anspruch 2, bei der der Abtaster ausgebildet ist, das zeitdiskrete Signal, das erste und das zweite zeitdiskrete Referenzsignal zu erzeugen, indem in gleichen Zeitabständen zu unterschiedlichen Zeitpunkten sequentiell abgetastet wird.

4. Vorrichtung gemäß Anspruch 3, bei der die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals und die zweite Einrichtung (120) zum Bereitstellen des ersten und des zweiten zeitdiskreten Referenzsignals, je einen Tiefpass aufweisen, dessen Grenzfrequenz mindestens dem Reziprok der halben Abtastdauer des Abtasters entspricht.

5. Vorrichtung gemäß Anspruch 4, wobei die Einrichtung zum Manipulieren (140) des zeitdiskreten Signals angepasst ist, um Frequenzkomponenten in dem Differenzsignal in ihrer Amplitude und Phasenlage derart zu manipulieren, dass eine Differenz zwischen dem Differenzsignal und dem zeitdiskreten Signal vermindert wird.

6. Vorrichtung gemäß Anspruch 5, wobei die Einrich- tung zum Manipulieren (140) ausgebildet ist, um das Differenzsignal mit einem digitalen Filter zu filtern, wobei die Koeffizienten des digitalen Filters derart eingestellt werden, dass die Diffe- renz zwischen dem zeitdiskreten Signal und dem gefilterten Differenzsignal geringer ist, als die Differenz zwischen dem zeitdiskreten Signal und dem Differenzsignal.

7. Vorrichtung gemäß Anspruch 4, wobei die Einrichtung zum Manipulieren (140) angepasst ist, um das zeitdiskrete Signal mit einem digitalen Filter zu filtern und die Koeffizienten des digitalen FiI- ters derart einzustellen, dass Frequenzkomponenten im zeitdiskreten Signal, die in dem Differenzsignal vorkommen, in ihrer Amplitude vermindert werden.

8. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals und die zweite Einrichtung (120) zum Bereitstellen der zeitdiskreten Referenzsignale angepasst sind, optische Signale ab- zutasten.

9. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, die ferner eine Einrichtung (150) zur Bildung einer gewichteten Summe der beiden zeitdiskreten Referenzsignale aufweist, die die gewichtete Summe der beiden zeitdiskreten Referenzsignale der ersten Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals zuführt, und wobei die erste Ein- richtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals ausgebildet ist, um von einem Ursignal die gewichtete Summe abzuziehen und das Ergebnis als zeitdiskretes Signal zur Verfügung zu stellen.

10. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals ausgebildet ist, um das Signal auf Basis einer infraroten Sendelichtquelle oder einer roten Sendelichtquelle bereitzustellen.

11. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen eines zeitdiskreten Signals ausgebildet ist, um ein Signal, das ein Gewebe eines Lebewesens passiert hat, zur Verfügung zu stellen.

12. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 11, wobei die Vorrichtung zum Vermindern (100) eines Störanteils in einem zeitdiskreten Signal ausgebildet ist, um ein Signal bereitzustellen, das Informationen über einen Vitalparameter aufweist.

13. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 12, wobei die Vorrichtung (100) zum Vermindern eines Störanteils in einem zeitdiskreten Signal ausgebildet ist, um ein Signal bereitzustellen, das In- formationen über eine Herzfrequenz oder einen Blutsauerstoffsättigungswert eines Lebewesens enthält.

14. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 13, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen eines zeitdiskreten Signals ausgebildet ist, um ein sich wiederholendes optisches Signal zu verarbeiten, wobei das optische Signal Sequenzen aufweist und eine Sequenz wenigstens zwei HeIl- Zeitdauern aufweist, in denen eine Sendelichtquelle einen EIN-Zustand annimmt und wenigstens eine Dunkel-Zeitdauer aufweist, in der keine Sendelichtquelle den EIN-Zustand einnimmt, und die wenigstens zwei Heil-Zeitdauern in einer Sequenz un- regelmäßig angeordnet sind, und die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals ferner ausgebildet ist, um basierend auf der Information über die Anordnung der Hell- Zeitdauern in der Sequenz, das zeitdiskrete Signal entsprechend eines Hell-Sendekanals zur Verfügung zu stellen.

15. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 14, wobei die zweite Einrichtung (120) zum Bereitstellen des ersten und des zweiten zeitdiskreten Referenzsignals ausgebildet ist, um sich wiederholende optische Signale zu empfangen, wobei das optische Signal Sequenzen aufweist und eine Sequenz wenigstens zwei Dunkel-Zeitdauern aufweist, in der keine Sendelichtquelle einen EIN-Zustand einnimmt und wenigstens eine Heil-Zeitdauer aufweist, in der eine Sendelichtquelle einen EIN-Zustand einnimmt, und die wenigstens zwei Dunkel-Zeitdauern in der Sequenz unregelmäßig angeordnet sind.

16. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 15, wobei einer Sequenz eines optischen Signals ein Takt zugrunde liegt, gemäß dem die Hell- und Dunkel-Zeitdauern auftreten.

17. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 16, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstel- len des zeitdiskreten Signals und die zweite Einrichtung (120) zum Bereitstellen des ersten und des zweiten zeitdiskreten Referenzsignals ausgebildet sind, um bei einem Takt größer als 800 Hz zu arbeiten.

18. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 17, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals und die zweite Einrichtung (120) zum Bereitstellen des ersten und zweiten zeitdiskreten Referenzsignals ausgebildet sind, um ein binäres Codewort, das eine Länge hat und auf die Anordnung der Hell- und Dunkel- Zeitdauern hinweist zu empfangen, zu speichern o- der zu generieren und das binäre Codewort blockweise mit einem Ursignal zu verknüpfen, um ein digitales Signal eines Sendekanals zu erhalten, wobei der Sendekanal durch das binäre Codewort be- stimmt ist und die Blocklänge durch die Länge des Codeworts gegeben ist, und wobei pro blockweiser Verknüpfung ein Wert des Sendekanals extrahiert wird.

19. Vorrichtung gemäß Anspruch 18, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals und die zweite Einrichtung (120) zum Bereitstellen des ersten und des zweiten zeitdiskreten Referenzsignals ausgebildet sind, um zwischen dem binären Codewort und einem Block aus dem Ursignal der Länge des binären Codeworts ein Skalarprodukt zu bilden, das Ergebnis zu gewichten, mit anderen Ergebnissen zu verknüpfen und ein Gesamtergebnis einem Sendekanal zuzuordnen.

20. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 19, wobei die Sequenz des optischen Signals mindestens zwei weitere Heil-Zeitdauern aufweist, die einer zweiten Sendelichtquelle entstammen, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals ausgebildet ist, um unter Verwendung eines weiteren binären Codeworts einen weiteren Hell-Sendekanal zu extrahieren.

21. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 20, wobei die Einrichtung (140) zum Manipulieren des zeitdiskreten Signals ausgebildet ist, um aus dem Differenzsignal blockweise Spalten einer Matrix zu bilden, diese als Koeffizienten eines linearen ü- berbestimmten Gleichungssystems zu betrachten und dieses nach einem Optimierungskriterium zu lösen, sowie die Koeffizienten adaptiv nachzuführen.

22. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 21, wobei die erste Einrichtung (110) zum Bereitstellen des zeitdiskreten Signals ausgebildet ist, um das zeitdiskrete Signal in Blöcke zu unterteilen, mit einer Fensterfunktion zum Multiplizieren, zu normieren und/oder dessen Spektrum zu bestimmen.

23. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 22, wobei das manipulierte zeitdiskrete Signal einer Verarbeitungseinrichtung (160) zugeführt wird, die ausgebildet ist, um eine Regressionsgerade in einer Schar von Punkten nach dem CTLSF-Verfahren (Complex Total Least Squares Fit) über eine Sigu- lärwertzerlegung zu bestimmen.

24. Vorrichtung gemäß Anspruch 23, wobei die Verarbeitungseinrichtung (160) 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.

25. Vorrichtung gemäß Anspruch 24, wobei die Verarbeitungseinrichtung (160) ausgebildet ist, um den Li- nearkoeffizienten unter Verwendung einer Singulär- wertZerlegung zu bestimmen,

26. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 25, die ausgebildet ist, eine BlutsauerstoffSättigung oder einen SpO2-Wert einer durchleuchteten Arterie aus dem Verhältnis zweier Spektralwerte zweier Hell-Sendekanäle zu bestimmen.

27. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 26, die ausgebildet ist, Herzfrequenzsignale unter

Verwendung einer Spektralanalyse von HeIl- Sendekanälen zu bestimmen.

28. Vorrichtung gemäß Anspruch 27, die ausgebildet ist, eine spektrale Maske zu bestimmen, die im Frequenzbereich diejenigen Signalanteile aus dem Spektrum isoliert, die die gleiche spektrale Cha- rakteristik aufweisen wie ein gesuchtes Signal.

29. Vorrichtung gemäß Anspruch 28, die ausgebildet ist, eine spektrale Maske für Pulssignale eines Lebewesens hinsichtlich einer möglichen Grundwel- lenfrequenz und möglicher Oberwellenfrequenzen sowie deren Relationen zueinander aus den Spektren der Hell-Sendekanäle zu bestimmen.

30. Vorrichtung gemäß Anspruch 30, die ausgebildet ist, um aufgrund der Relation von Grundwellenanteilen und Oberwellenanteilen in dem Spektrum der Hell-Sendekanäle auf die Herzfrequenz eines Probanden zu schließen.

31. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 21 bis 30, die ausgebildet ist, um zur spektralen Analyse nur für einen Pulsanteil relevante Frequenzanteile ei- nes Spektrums zu verwenden.

32. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 31, wobei die Verarbeitungseinrichtung (160) ausgebildet ist, um eine Tabelle zu empfangen, zu spei- ehern oder zu generieren, die Blutsättigungswerte (SpO2) Quotienten von Spektralwerten zuordnet.

33. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 32, wobei die Verarbeitungseinrichtung (160) ausgebil- det ist, ein Zuverlässigkeitsmaß für einen ermittelten Vitalparameter auszugeben.

34. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 23 bis 33, wobei die Verarbeitungseinrichtung (160) ausgebildet ist, das Zuverlässigkeitsmaß aus den Singular- werten einer Matrix zu bestimmen, die sich aus zwei Spektren zweier Hell-Sendekanälen zusammensetzt, wobei ein Spektrum des Hell-Sendekanals eine Spalte der Matrix darstellt.

35. Vorrichtung gemäß Anspruch 34, wobei die Verarbei- tungseinrichtung (160) angepasst ist, um das Zuverlässigkeitsmaß aus der Frobeniusnorm der Matrix abzuleiten.

36. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 33 bis 35, wobei die Verarbeitungseinrichtung (160) ausgebildet ist, eine Varianz der Differenz zwischen zwei Hell-Sendekanälen oder deren Spektren zu bestimmen und daraus das Zuverlässigkeitsmaß abzuleiten.

37. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 33 bis 36, wobei die Verarbeitungseinrichtung (160) ausgebildet ist, eine Varianz aus der Differenz störungs- verminderter Hell-Sendekanäle oder deren Spektren zu bestimmen und daraus ein Zuverlässigkeitsmaß abzuleiten.

38. Verfahren zum Vermindern eines Störanteils in einem zeitdiskreten Signal, das ferner einen Nutzanteil aufweist mit folgenden Schritten:

Bereitstellen eines zeitdiskreten Signals mit dem Störanteil und dem Nutzanteil, mit einem Unterschritt des Abtastens eines sich wiederholenden optischen Signals, das Heil-Zeitdauern entspricht, in denen eine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt; Bereitstellen eines ersten zeitdiskreten Referenzsignals, das eine erste Frequenzkomponente des Störanteils aufweist;

Bereitstellen eines zweiten zeitdiskreten Referenzsignals, das eine zweite Frequenzkomponente des Störanteils aufweist, wobei die erste und die zweite Frequenzkomponente phasenverschoben sind und das Bereitstellen des ersten und des zweiten Referenzsignals einen Unterschritt des Abtastens optischer Signale umfasst, die Dunkelzeitdauern entsprechen, in denen keine Sendelichtquelle einen Einzustand annimmt;

Subtrahieren der zwei Referenzsignale und Bereitstellen eines Differenzsignals, das eine dritte Frequenzkomponente aufweist, die durch die erste und die zweite Frequenzkomponente verursacht ist; und

Manipulieren des zeitdiskreten Signals basierend auf dem Differenzsignal derart, dass in einem manipulierten zeitdiskreten Signal der Störanteil reduziert ist.