Pulse wave analysis based on intelligent, multichannel sensors for peripheral biosignals

Abstract

Das Risiko an verschiedenen kardiovaskulären Erkrankungen zu leiden, hat in unserer Gesellschaft in den letzten Jahren stark zugenommen. Diese Krankheiten sind verantwortlich für rund 50 % der Todesfälle in den westlichen Industrieländern. Aktuelle Statistiken zeigen, dass die Sterblichkeit durch Herz-Kreislauf-Komplikationen wie Herzinfarkt, Schlaganfall oder Nierenfunktionsstörungen weit höher ist als die Krebssterblichkeit. Die aktuellen Behandlungsrichtlinien der Europäischen Kardiologischen Gesellschaft und der Europäischen Gesellschaft für Hypertensiologie weisen darauf hin, dass Hypertonie keine isolierte Erkrankung, sondern eine Kombination gestörter Herz- Kreislauf Parameter darstellt. Darum ist der Bedarf an zusätzlichen, relevanten und unabhängigen Risikoindikatoren sehr hoch. Die aortale oder zentrale Pulswellengeschwindigkeit hat sich als sehr wichtiger unabhängiger Risikoparameter erwiesen. Direkt kann diese Geschwindigkeit in der Aorta nur invasive gemessen werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es, Sensoren zu entwickeln, mit denen nicht-invasive Biosignale aufgenommen werden können, die sich eignen die zentrale, aortale Pulswellengeschwindigkeit indirekt zu bestimmen. Ein großer Vorteil der beschriebenen Methode im Vergleich zu den derzeit am Markt angebotenen indirekten Verfahren ist, dass durch den Messvorgang selbst die hämodynamischen Abläufe nicht verändert werden. Die Pulswellengeschwindigkeit ist definiert als zurückgelegte Entfernung der Pulswelle in einer bestimmten Zeit. Ausgangspunkt der Messung ist die Aortenwurzel als Entstehungspunkt der Pulswelle. Der Zeitpunkt des Blutauswurfes vom Herzen in die Aorta, wird mit Hilfe der "R-Zacke" aus einem abgeleitenden Elektrokardiogramm bestimmt. Die Pulswelle breitet sich dann durch das gesamte Gefäßsystem aus. Mit Hilfe des Fußpunktes der peripheren Pulswelle, die an der A. carotis, A. femoralis oder A. radialis aufgenommen wird, werden die Transitzeiten bestimmt. Daraus berechnet ein Digitaler Signal-Prozessor die auftretenden Pulstransitzeiten und Pulswellengeschwindigkeiten. Das entwickelte Verfahren ist so einfach, dass mit seiner Hilfe der Funktionszustand der Arterien ohne besonderen Aufwand von jedem Arzt, bei jedem ambulanten Patienten erhoben werden kann. Dadurch läßt sich das individuelle Herzkreislaufrisiko vieler Patienten viel besser als bisher einschätzen.

The risk to suffer from various cardiovascular diseases increases dramatically in the last years. These diseases are jointly responsible for around 50 % of fatalities in the developed countries. Current statistics show that mortality motivated by cardiovascular complications like cardiac infarction, stroke or renal dysfunction is much higher than mortality caused by cancer. In the current treatment guidelines of the European Society of Cardiology and the European Society of Hypertension the view is held that hypertension is not an isolated disease but rather a combination of cardiovascular syndromes. A mix of several risk factors enhances the occurrence of cardiovascular diseases. Thus, there is a need for additional relevant and independent risk indicators. Aortic or central pulse wave velocity has turned out to be significant. Unfortunately pulse wave velocity within the Aorta can only be measured invasively. The aim of this work is the development of a sensor whereby non-invasive, peripheral biosignals can be acquired as a tool for the calculation of the central aortic pulse wave velocity. The influence on the measurement site is negligible, because no external pressure is necessary to obtain the signals. The mean pulse wave velocity is defined as distance over time. Starting point of the measurement is the ascending Aorta, as the cardiac activity is the origin of the pulse wave signal. Thus the R-peak of the derived electrocardiogram, which estimates the moment of the blood ejection from the heart into the Aorta, can be used as reference point for time measurements. The ejected pulse wave travels through the vascular system. The peripheral onset point of the pulse wave, which is acquired at the A. carotis, A. femoralis or A. radialis, defines the elapsed transit time. Based on these peripheral signals a digital signal processor computes the pulse transit times and pulse wave velocities. The development of intelligent, active sensors for synchronous, non- invasive measurement of haemodynamic parameters in the blood circulation based on two or more peripheral signals and their joint evaluation in diagnosis and therapy, is a unique possibility in ambulatory treatment to estimate the arterial status and individual cardiovascular risk.