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Entwicklung und Validierung eines Algorithmus zur automatisierten Auswertung der autonomen Funktion des Herzens
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Harland, Niklas |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | Die Beurteilung der autonomen Funktion des Herzens hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen. Sie wird zur Diagnostik und zum Therapie-Monitoring sowie zur Prognoseabschatzung in vielen Bereichen der Medizin eingesetzt. Fur eine weitere Verbreitung und den regelmasigen Einsatz in der Routineversorgung ist die unkomplizierte Erhebung dieser Parameter entscheidend. Die bislang existierenden Parameter sind jedoch relativ empfindlich gegenuber Artefakten und bedurfen daher einer aufwendigen manuellen Nachbearbeitung des erhobenen EKG-Signals. Im Rahmen dieser Studie haben wir einen Auswertungsalgorithmus entwickelt und validiert, der es erlaubt, die autonome Funktion des Herzens vollautomatisch aus einem Routine-EKG mit geringer Auflosung zu bestimmen. Die verwendeten EKGs zur Entwicklung und Validierung des Mechanismus stammen aus einer Studie an Patienten in einer Notaufnahme. Alle Daten wurden im klinischen Alltag und ohne zusatzlichen Aufwand fur das Personal oder die Patienten erhoben. Zur Erkennung der QRS Komplexe haben wir einen bestehenden und validierten Algorithmus uberarbeitet. Als Vergleich haben wir einen etablierten und weit verbreiteten Algorithmus zur Erkennung von QRS-Komplexen gewahlt. Unser Verfahren zeigte eine hohere Korrelation mit der manuellen Auswertung fur mehrere HRV-Parameter. Um die Zuverlassigkeit weiter zu steigern, haben wir anschliesend die Dezelerationskapazitat des Herzens (DC) als etablierten Marker fur die HRV um einen Tiefpassfilter erweitert. Hier zeigte sich eine auserordentlich hohe Korrelation mit dem manuell ausgewerteten EKG-Signal. Durch das beschriebene Verfahren kann die autonome Funktion des Herzens deutlich schneller, einfacher und kostengunstiger ermittelt werden als mit den Standardverfahren. Als Grundlage diente eine EKG-Aufzeichnung aus dem klinischen Alltag in niedriger Qualitat. Diese Methode stellt also eine Moglichkeit dar, aus den Daten, die aktuell schon in groser Zahl in vielen medizinischen Einrichtungen anfallen, die autonome Funktion des Herzens zu bestimmen. Die DC mit Tiefpassfilter ist bislang nicht bezuglich ihrer klinischen Bedeutung untersucht worden. In weiteren Studien sollte dieser Parameter und seine Bedeutung fur die Diagnostik sowie Therapieuberwachung bei unterschiedlichen Krankheitsbildern untersucht werden. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.15496/publikation-18912 |
| Alternate Webpage(s) | https://publikationen.uni-tuebingen.de/xmlui/bitstream/handle/10900/77511/Doktorarbeit17.08.2017_Harland_final.pdf?isAllowed=y&sequence=2 |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.15496/publikation-18912 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
