DE10042813A1 - Anordnung und Verfahren zur Generierung von Schlafprofilen unter Einbeziehung der Herzperiodendauervariabilität - Google Patents

Abstract

Automatische Generierung von Schlaf- und Tagesprofilen mit folgenden Zielstellungen: DOLLAR A È Durch den Patienten selbständig anwendbar. DOLLAR A È Im Rahmen einer ambulanten Vordiagnose werden gleichwertige therapierelevante Maßnahmen ermöglicht wie durch manuell erstellte Profile. DOLLAR A È Die Profile weisen gegenüber denen nach PCT/DE97/02685 erstellten eine signifikant gesteigerte Qualität auf. DOLLAR A Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, daß an der Stirn des Patienten die Elektroden und Sensoren einschließlich der analogen Vorverarbeitung zur Erfassung der Meßwerte angebracht werden, die sich anschließende Verarbeitung der Daten, insbesondere der Filterung, digital erfolgt, daß Merkmale, welche aus einem frontal erfaßten einkanaligen EEG extrahiert werden, durch Merkmale der Variabilität der Herzperiodendauer ergänzt, durch trainierte neuronale Netze bewertet und über eine regelbasierte Endverarbeitung die Schlafprofile zusammengestellt werden. DOLLAR A Die Erfindung hilft im ambulanten Einsatz Schlafstörungen kostensparend aufzudecken und liefert objektive Daten für erste therapeutische Entscheidungen.

Description

Die Erfindung betrifft eine Anordnung und ein Verfahren zur automatischen Generierung von Schlafprofilen unter Ausnutzung von Merkmalen eines einkanaligen EEG und der Variabilität der Herzperioden.

Eine gezielte Therapie von Schlafstörungen, unter denen ca. 20% der Bevölkerung industriell entwickelter Länder leiden, bedingt ein Erfassen diagnostischer Daten in möglichst natürlicher Umgebung. Damit sollte ein Meßsystem zur Verfügung stehen, dessen Anordnung durch den Patienten sicher beherrscht wird. Ohne professionelle Hilfe sollten qualitativ hochwertige Daten bei geringster sensorischer Beanspruchung und meßbedingter Schlafbeeinträchtigung gewonnen werden können.

Die Erfindung setzt bei dem Verfahren PCT/DE 97/02685 an, welches der automatischen Generierung von Schlafprofilen auf der Basis einer einkanaligen Ableitung hirnelektrischer Potentiale (EEG) dient. Diese so generierten Schlafprofile liefern bereits mit minimalem Aufwand objektive Kriterien, die im Rahmen einer ambulanten vorklinischen Diagnose genutzt werden können. Ein Schlafprofil entsteht durch zeitlich geordnetes Eintragen der durch den Patienten eingenommenen Schlafstadien (s. Fig. 6). Die Schlafstadien werden entweder manuell oder automatisch klassifiziert, wobei für die 20 oder 30 Sekunden umfassenden Epochen zwischen den Flach- oder Leichtschlafstadien S1 und S2, den Tiefschlafstadien S3 und S4, dem Stadium REM, in dem bevorzugt schnelle Augenbewegungen auftreten, dem Stadium mit Körperbewegungen Movement (MOV) und Wach differenziert werden muß. Verglichen mit der üblichen polysomnographischen Ableitung in besonders dafür eingerichteten Schlaflaboren kommt das Verfahren nach PCT/DE 97/02685 statt mit 6-8 mit lediglich einer Ableitung der hirnelektrischen Potentiale aus. Obwohl entsprechend der drastisch verminderten Anzahl von Ableitungen die Informationsbasis reduziert ist, entstehen entsprechend des robusten und adaptiven Klassifikators überwiegend qualitativ hochwertige Profile, die mit den manuell erzeugten so übereinstimmen, daß die davon abgeleiteten therapeutischen Konsequenzen identisch sind. Das Verfahren nach PCT/DE 97/02685 weist außerdem einen entscheidenden Vorteil auf: es kann in der gewohnten Umgebung des Patienten kostensparend zum Einsatz kommen. Die nun vorgeschlagene Erfindung wird die genannten positiven Eigenschaften mit den Zielen ausbauen, die Anzahl der Abweichungen zu manuell den Epochen zugewiesenen Schlafstadien drastisch abzusenken und darüber hinaus zusätzliche Informationen im Sinne der Mikroschlafanalyse liefern.

Weltweit sind in der automatischen Schlafstadieneinteilung die größten Unsicherheiten in der Differenzierung zwischen REM, S1 und Wach zu registrieren. Dies gilt insbesondere auch dann, allerdings mit Abstrichen, wenn zusätzlich zum EEG noch das Elektromyogramm (EMG) als Indikator des Muskeltonus und die Augenbewegungen erfaßt und ausgewertet werden. Augenbewegungen und EMG sind für die maschinelle Auswertung problematische Indikatoren. So treten schnelle Augenbewegungen nicht nur schlafstadienspezifisch auf. Ihre Häufigkeit ist auch von der Schlafdauer abhängig. Früher REM, also REM im ersten Nachtviertel, kann durchaus auch ohne schnelle Augenbewegung als solcher anerkannt werden. Außerdem sind dann die meßtechnischen Aufwendungen durch die zusätzliche Erfassung von EMG und Augenbewegungen, um zu einem Schlafprofil zu kommen, entsprechend größer. Wir haben mit der vorliegenden Erfindung einen Weg eingeschlagen, der zu minimalen meßtechnischen Erfordernissen und Behinderungen des Schläfers fuhren soll, dabei aber garantiert, daß gleichzeitig eine zum frontalen EEG zusätzliche Informationsquelle benutzt werden kann. Gegenwärtig gehört es zum Stand der Technik, die Herzfrequenz bzw. die Herzperiodendauer aus dem EKG oder aus der Pulswelle zuverlässig zu erfassen. Die Fig. 4 und 5 zeigen die Gleichwertigkeit der aus dem EKG und dem Pulssignal gewonnenen Zeitreihen der Herzperiodendauern bzw. Herzfrequenzen und der daraus gewonnenen Spektren. Es ist unbestritten, daß Mittelwerte wesentlicher Parameter des Herzkreislaufsystem, so auch der Herzfrequenz, eine circadiane Rhythmik aufweisen. Der Schlaf ordnet sich als besondere Zeitspanne verminderter motorischer Aktivitäten in den Verlauf der circadianen Rhythmik ein. Ebenso deutlich zeigt sich eine circadiane Variabilität in der Schlagfolge des Herzens, die bei hohen psychischen Anforderungen deutlich niedriger als im entspannten Wachzustand ausfällt. Daher liegt es nahe zu prüfen, ob sich Änderungen in den Werten der Herzfrequenz und ihrer Variabilität (Sinusarrhythmie) schlafstadienspezifisch ausweisen. Auf der Basis von diesbezüglich experimentellen Befunden sind eine Reihe von Patentschriften publiziert worden: In US 005280791 A werden die Leistungsdichtespektren über der Variabilität der Herzperioden genutzt. Die Herzperiodendauer entspricht dem Abstand zwischen aufeinanderfolgenden R-Zacken des EKGs. Diese Spektren unterscheiden sich signifikant in definierten Frequenzbereichen im Hinblick auf REM- und NonREM-Schlafstadien. In dem Patent wird mit der Vorgabe eines Schwellenwertes für das Verhältnis von niedrigeren zu höheren Frequenzanteilen eine diesbezüglich binäre Entscheidung getroffen. Dieses Patent löst unser vorgegebenes Problem nicht, da erstens bei der Erstellung eines Schlafprofils zwischen sieben Klassen unterschieden werden muß und zweitens aufgrund der hohen interindividuellen Variabilität Schwellenwerte keine zuverlässige Entscheidung garantieren können.

Ein weiterer Versuch, die Schlafstadien aus der Variabilität der Herzperiode oder der Herzfrequenz zu erkennen, kann in Patent US 005902250 A ausgemacht werden. Zusätzlich werden allerdings Lidschläge und die Kopfbewegungen einbezogen. Der Informationsinhalt dieser Parameter reicht zum Generieren eines Schlafprofils nicht aus. Es wird lediglich der Versuch unternommen, zwischen REM, NonREM und Wach zu unterscheiden.

Das Europäische Patent 0450341 A2/A3 konzentriert sich ebenfalls und lediglich auf das Erkennen des REM-Stadium. In DE 42 09 336 A1 wird eine Weckeinrichtung vorgestellt, die es ermöglichen soll, einen Weckvorgang aus dem REM-Schlaf heraus zu garantieren. Die Zielrichtung entspricht nicht der unsrigen, bei der es um die automatische Generierung eines qualitativ möglichst hochwertigen Schlafprofils geht, welches mit minimalen meßtechnischen Aufwand gewonnen werden soll. Es wird hier prinzipiell nur zwischen REM- und NonREM- Schlafphasen unterschieden. Unter Schlafphasen sind offenbar zusammengefaßte Epochen zu verstehen. Außerdem werden in der Patenschrift keine konkreten Merkmale genannt, die zu Lösung dieser Zielstellung beitragen können, lediglich die zum Stand der Technik gehörenden Meßgrößen, deren Menge und Vielfalt für diese bescheidene Zielstellung allerdings überdimensioniert ist.

In der Japanischen Patentschrift 06070898 A wird ein Schlafstadienmonitor vorgestellt, der lediglich die Information der Variabilität der Herzperiodendauer ausnutzt, um Schlafstadien zu unterscheiden. Entsprechend unserer umfangreichen Experimente reichen jedoch die Informationen, die alleine aus der Variabilität der Herzperiodendauern extrahiert worden sind, nicht aus, um zuverlässige, diagnostisch verwertbare Schlafprofile generieren zu können. Uns ist es mit diesen Merkmalen lediglich gelungen, mit adaptiven Klassifikatoren auf der Basis neuronaler Netze mit evolutionär optimierter Topologie Profile zu erzeugen, die eine wenig akzeptable Qualität auswiesen. Damit wurde für die Lösung des Problems deutlich, daß die Information, welche in der Variabilität der Herzperioden oder der Herzfrequenz enthalten ist, nur in Verbindung mit EEG-Merkmalen einen entscheidenden Beitrag leisten kann.

Der Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Anordnung zur automatischen Generierung von Schlaf- und Tagesprofilen unter folgenden Randbedingungen zu entwickeln:

• 1. Die meßtechnische Anordnung und die Bedienung der Geräte zur Bewertung der Daten sollten so gestaltet sein, daß diese durch einen Patienten beherrscht werden können.
• 2. Die Profile sollten der durchschnittlichen manuellen Bewertung der Schlafqualität und der Vigilanz so nahe kommen, daß diese im Rahmen einer ambulanten Vordiagnose verwendet werden können. Das Kriterium der Nähe ist dann erfüllt, wenn aus dem automatisch generierten Profil die therapierelevanten Maßnahmen abgeleitet werden können, welche sich in analoger Weise auch aus einem manuell erstellten Profil ergeben.
• 3. Die Profile sollten gegenüber den mit dem einkanaligen EEG-Ansatz (PCT/DE 97/02685) automatisch generierten Profilen eine signifikant gesteigerte Qualität aufweisen.

Nachfolgend soll die erfindungsgemäße Lösung an Hand eines Ausführungsbeispiels in Verbindung mit 8 Figuren näher erläutert werden.

Dabei zeigen:

Fig. 1: Anordnung der aktiven Elektrode für EEG und EKG und des Sensors für die Erfassung der Pulskurve

Fig. 2: Blockschaltbild der erfindungsgemäßen Anordnung

Fig. 3: Verfahrensablaufplan der wesentlichen Programmblöcke zur automatischen Erzeugung eines Schlafprofils

Fig. 4: EKG (oben) und die zugehörige Zeitreihe der Herzperiodendauern (mitte) über 110 Sekunden und das aus der Zeitreihe der Herzperiodendauern gewonnene Spektrum (unten)

Fig. 5: Pulskurve (oben) und die zugehörige Zeitreihe der Herzperiodendauern (mitte) über 110 Sekunden und das aus der Zeitreihe der Herzperiodendauern gewonnene Spektrum(unten) im Vergleich zu Fig. 4

Fig. 6: Vergleich der Schlafprofile für eine ausgewählte Nacht eines Probanden: manuell erstelltes Schlafprofil (oben), automatisch mit EEG-Merkmalen generiertes Schlafprofil (mitte) und automatisch mit EEG-Merkmalen und Merkmalen der Herzperiodendauer generiertes Schlafprofil (unten)

Fig. 7: Vergleich der Übereinstimmung der automatisch generierten Schlafprofile mit dem manuell erstellten Schlafprofilen für die 8 Schlafstadien über 20 Aufzeichnungen: dargestellt sind die Mediane der Klassifikationsleistungen des Klassifikators mit EEG-Merkmalen (gepunktet) und des erfindungsgemäßen Klassifikators mit EEG-Merkmalen und Merkmalen der Herzperiodendauer (gestreift).

Fig. 8: Differenzen der Mediane der Klassifikationsleistungen des erfindungsgemäßen Klassifikators auf Basis von EEG Merkmalen und Merkmalen der Herzperiodendauer und des Klassifikators auf Basis von EEG Merkmalen über die 8 Schlafstadien: Positive Werte stehen für eine bessere Leistung des erfindungsgemäßen Klassifikators gegenüber dem Klassifikator auf Basis von EEG-Merkmalen.

Die erfindungsgemäße Anordnung kann den Fig. 1 und 2 entnommen werden. Im Stirnband von Fig. 1 (Bezugszeichen 1) sind ein Vorverstärker und drei Elektroden untergebracht. Die mittlere Elektrode (Bezugszeichen 2) dient als Referenz, während die beiden äußeren Elektroden (Bezugszeichen 3) eine bipolare Ableitung des frontalen EEG ermöglichen. Eine der äußeren Elektroden wird gleichzeitig für eine EKG-Erfassung eingesetzt. Eine zweite EKG-Elektrode befindet sich hinter dem linken oder rechten Ohr an mastoider Position (Bezugszeichen 5). Sollen die Herzperiodendauern nicht aus dem Abstand der beiden R-Zacken des EKG gewonnen werden, so wird die Pulskurve nach dem Reflektionsprinzip in Stirnmitte (Bezugszeichen 4) erfaßt und ausgewertet. Fig. 2 gibt als schematische Darstellung die Hauptkomponenten der weiteren Anordnung wider. An den EEG-Sensor (Bezugszeichen 6) und den EKG- oder Pulswellensensor (Bezugszeichen 7) schließt sich der Sigma-Delta-Wandler (Bezugszeichen 8) an, der den Mikrocontroller (Bezugszeichen 9) mit 22 Bit digitalisierten Werten versorgt. Arbeitet die Anordnung im Offline-Modus können wahlweise die Rohdaten oder die extrahierten Merkmale (s. unten im Text) in dem Speicher (Bezugszeichen 10) abgelegt werden. Damit entscheidet der Nutzer über die Anzahl der Nächte bzw. 24 h Profile, die ohne seriellen oder USB-Transfer der Daten (Bezugszeichen 11) zu einen PC oder Laptop (Bezugszeichen 12) im Gerät festgehalten werden können. Werden die Rohdaten gespeichert, ist ein visuelles Begutachten möglich, um z. B. über den zu erkennenden Störpegel die Qualität der Aufnahmen einschätzen zu können.

Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren gelöst, welches die vorteilhaften Eigenschaften und Merkmale des einkanaligen Ansatzes nach PCT/DE 97/02685 mit den klassifikationssteigernden Merkmalen der Herzperiodenvariabilität vereint. Der Schwerpunkt dieser Erfindung liegt auf der geeigneten Auswahl und Kombination der Merkmale, die erst als Gesamtmenge die noch zu erläuternde Klassifikationspotenz aufweisen.

Anhand der Fig. 3 soll das erfindungsgemäße Verfahren erläutert werden:

Diese Figur enthält ein Blockdiagramm, mit insgesamt 10 Blöcken (Block 13-22), die jeweils wesentliche Verfahrenseinheiten zusammenfassen. Nach dem in den Blöcken 13 das hirnelektrische Potential (EEG) und 14 das Elektrokardiogramm oder die Pulswelle erfaßt wurden, erfolgt die Analog-Digital-Wandlung (Block 15) mit anschließender Detektion von technisch oder biologisch stark gestörten digitalen Werten im Block 16. Mit diesem Schritt werden Werte als Artefakte markiert. Block 17 steht für die sich anschließende Merkmalsextraktion.

Zunächst werden die Merkmale, welche auf der Basis der Variabilität der Herzperioden oder der Herzfrequenz gewonnen werden, erläutert. Erfindungsgemäß werden zwei Merkmale unmittelbar aus der Zeitreihe der Herzperiodendauern und weitere fünf Merkmale nach Fouriertransformation der Zeitreihe der Herzperiodendauern aus dem normierten Spektrum und extrahiert. Wesentliche Punkte der Erfindung beziehen sich auf die Normierung und die Länge des jeweiligen Intervalls, über welches die leistungssteigernden Merkmale ermittelt wurden. Diese Länge wurde in Abhängigkeit der Klassifikationsleistungen der neuronalen Netze optimiert. Grundsätzlich werden Schlafprofile in der Auflösung von 20 oder 30 Sekunden Epochen präsentiert und interpretiert. Dieser Länge entspricht auch das Analyseintervall über welches die EEG-Merkmale extrahiert werden. Es hat sich gezeigt, daß Merkmale der Variabilität von Herzperioden oder Herzfrequenzen über diesem Zeitbereich ermittelt, sich wenig leistungssteigernd auswirkend. Erfindungsgemäß wird noch die jeweilige Umgebung der Epoche einbezogen. So wird die zu analysierende Zeitreihe für eine Epoche zunächst mit einem Prä- und Postabschnitt von jeweils 40 Sekunden komplettiert, ehe die Merkmalsextraktion erfolgt. Aus der sich ergebenden Länge des Analyseintervalls von 110 Sekunden wird zudem eine wünschenswert gesteigerte Frequenzauflösung von 0.0092 Hz erreicht. Der arithmetische Mittelwert der jeweiligen Epoche wird vor der Transformation in den Frequenzbereich von den Stützstellen der Zeitreihe subtrahiert.

Das erste Merkmal wird erfindungsgemäß aus dem Quotienten der akkumulierten normierten Werte des Amplitudenspektrums über den Frequenzbereich von 0.04 Hz bis 0.1408 Hz zu den akkumulierten normierten Werten des Amplitudenspektrums über den Frequenzbereich von 0.15 Hz bis 0.4 Hz gebildet. Der als erstes genannte Bereich wird auch als der niederfrequente Bereich bezeichnet und mit LF abgekürzt, während der Bereich bis 0.4 Hz als hochfrequenter Bereich ausgewiesen und mit HF abgekürzt wird. Als Norm für die Spektren wird erfindungsgemäß die quadrierte mittlere Herzperiodendauer über das Analyseintervall festgelegt (Anspruch 6).

Das zweite Merkmal folgt aus der Summe normierten Amplitudendichtewerte über einen Bereich von 0.1 bis 0.1908 Hz, während mit dem dritten Merkmal die Summe der normierten Amplitudendichtewerte für den Frequenzabschnitt von 0.2 Hz bis 0.3 Hz repräsentiert wird. Das schlafstadienspezifische Niveau der Herzperiodendauern soll mit dem arithmetischen Mittelwert der Herzperiodendauern über das Analyseintervall in die Klassifikation als viertes Merkmal eingebracht werden.

Das fünfte Merkmal erfaßt den Bereich niedrigster Frequenzen, der sich über die normierten Amplitudendichtewerte von 0.0092 Hz bis 0.04 Hz erstreckt und mit VLF bezeichnet wird. Mit dem Produkt aus VLF und LF dividiert durch das Quadrat über HF folgt das sechste Merkmal.

Nach Integration der Herzperiodendauern bzw. Herzfrequenzen wird für die jeweilige Länge des Analyseintervalls über das Maßstabsverkleinerungsverfahren oder das Gitterverfahren eine fraktale Dimension ermittelt. Dieses Merkmal sieben soll dem Ansatz entsprechend die schlafstadienspezifische Komplexität der Zeitreihen der Herzperiodendauern in die Klassifikation einbringen.

Die EKG- oder Pulskurven-Merkmale werden durch folgende 12 EEG-Merkmale ergänzt:

• - akkumulierte Leistungsdichte im Bereich von 1 bis 4 Hz (EEG-Merkmal 1),
• - akkumulierte Leistungsdichte im Bereich von 5 bis 7 Hz (EEG-Merkmal 2),
• - akkumulierte Leistungsdichte im Bereich von 8 bis 11 Hz (EEG-Merkmal 3),
• - akkumulierte Leistungsdichte im Bereich von 12 bis 14 Hz (EEG-Merkmal 4),
• - akkumulierte Leistungsdichte im Bereich von 15 bis 30 Hz (EEG-Merkmal 5),
• - akkumulierte Leistungsdichte im Bereich von 31 bis 63 Hz (EEG-Merkmal 6),

jeweils bezogen auf die Gesamtleistungsdichte,

• - Frequenz bei 25% der Gesamtleistungsdichte (EEG-Merkmal 7),
• - Frequenz bei 50% der Gesamtleistungsdichte (EEG-Merkmal 8),
• - Frequenz bei 75% der Gesamtleistungsdichte (EEG-Merkmal 9),
• - Frequenz des maximalen Leistungsdichtewertes im Bereich 1 bis 4 Hz (EEG-Merkmal 10),
• - Frequenz des maximalen Leistungsdichtewertes im Bereich 8 bis 14 Hz (EEG-Merkmal 11) und
• - Frequenz des maximalen Leistungsdichtewertes im Bereich 21 bis 30 Hz (EEG-Merkmal m 12).

Mit Block 18 folgt nach der Merkmalsextraktion eine weitere Artefakterkennung, nun wird die Sinnfälligkeit der Merkmale geprüft.

Der Block Merkmalsselektion (Block 19) dient der zielgerichteten Auswahl von Merkmalen. Für die unten dargestellten Ergebnisse wurden die Herzperiodendauermerkmale 1 bis 4 im Vorfeld über genetische Algorithmen ausgewählt. Der entscheidende Schritt zur Klassifikation wird im Block 20 vollzogen. Mit dem Anlegen der epochenbezogenen Merkmalssätze an die 16 Eingangsunits der neuronalen Netze werden die Einzelergebnisse an den 7 Outputunits von 10 neuronalen Netzen zu einer Klassenentscheidung aggregiert. Die neuronalen Netze sind zuvor an 10 Nächten unterschiedlicher Probanden trainiert worden. Dabei wurde ihre Topologie, d. h. die Anzahl der verdeckten Units mit dem Softwaresystem SASCIA durch evolutionäre Algorithmen optimiert.

In dem Block 21 wird eine regelbasierte Nachbearbeitung vollzogen, deren Ergebnis das Schlafprofil in Block 22 darstellt.

Die Leistungsfähigkeit der erfindungsgemäßen Anordnung und des Verfahrens soll zunächst beispielhaft anhand der Fig. 6 erläutert werden.

In Fig. 6 sind drei Schlafprofile dargestellt, die jeweils für die gleiche Nacht eines Probanden gelten. Die Güte der beiden maschinell erstellten Profile in Figurmitte und unten werden mit Hilfe des Profils (oben) eingeschätzt. Letzteres wurde nach den Kriterien von Rechtschaffen und Kales manuell ermittelt. Das untere Profil wurde mit dem erfindungsgemäßen Verfahren automatisch generiert. Es weist gegenüber dem mittleren, ebenfalls automatisch nach Verfahren PCT/DE 97/02685 erstellten Profil vor allem im Stadium REM eine signifikant bessere Annäherung zum oben in Fig. 6 zu sehenden Profil auf.

Dieser Befund wird über die Ergebnisse der untersuchten Stichprobe von 20 Probanden erhärtet. In den Fig. 7 und 8, deren Ausprägungen sich aus den Medianen der Ergebnisse von 20 Probanden ergeben, zeigen die Mediane der prozentualen Übereinstimmungen der automatisch generierten zu den manuell erstellten Schlafprofilen, ebenfalls wesentliche Unterschiede der beiden automatischen Verfahren für die mit REM eingestuften Epochen. Das erfindungsgemäße Verfahren (gestreift dargestellt) liefert hier die um nahezu 10% bessere Anpassung als das Verfahren ohne Merkmale der Herzperiodendauer (gepunktet dargestellt). Die prozentualen Differenzen in Fig. 8 unterstreichen auch noch weitere Verbesserungen, die den Verlust beim Stadium S1 eine untergeordnete Rolle zuweisen, da das Stadium S1 im Profil bei gesunden Probanden nur mit sehr geringfügigen Anteilen in Erscheinung tritt.

Bezugszeichenzusammenstellung

1

Stirnband mit Vorverstärker

2

Referenzelektrode

3

EEG-Elektroden mit EKG-Abgriff

4

Pulswellensensor

5

EKG-Elektrode

6

EEG-Sensor

7

EKG/Pulswellensensor

8

Sigma-Delta-Wandler

9

Controller

10

Speicher

11

Schnittstelle zu PC (Serielle Schnittstelle/USB)

12

PC

13

EEG-Erfassung

14

EKG oder Pulswellenerfassung

15

A/D-Wandlung

16

Artefakterkennung

17

Merkmalsextraktion

18

Artefakterkennung

19

Merkmalsselektion

20

Adaptive Klassifikation durch eine Population neuronaler Netze

21

Regelbasierte Nachbearbeitung

22

Schlafprofil

Claims (8)

1. Anordnung und Verfahren zur automatischen Generierung von Tages- und Schlafprofilen für die Diagnose von Schlaf- und Vigilanzstörungen, dadurch gekennzeichnet, daß eine minimale Beanspruchung des Probanden gewährleistet wird, da ausschließlich Merkmale aus einem einkanaligen EEG und der Variabilität der Herzperiodendauer einbezogen werden.

2. Anordnung und Verfahren zur automatischen Generierung von Tages- und Schlafprofilen nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Werte der Herzperiodendauer entweder aus der Pulswelle oder dem EKG gewonnen werden, alle EEG Elektroden und Pulssensoren an der Stirn plaziert sind und bei Bedarf eine EKG-Elektrode hinter dem Ohr angebracht wird.

3. Anordnung und Verfahren zur automatischen Generierung von Tages- und Schlafprofilen nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß das einkanalige EEG und die Pulswelle an der Stirn des Probanden erfaßt werden, wobei bei nicht detektierbarer Pulswelle die automatische Zuweisung der Schlafstadien S1-S4 und des Schlafstadiums REM zu Schlaf-Epochen ausschließlich mit EEG-Merkmalen erfolgt und die Signale des Pulswellensensors zur Bewegungserfassung (Schlafstadium Movement) dienen.

4. Anordnung und Verfahren zur automatischen Generierung von Tages- und Schlafprofilen nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die extrahierten Merkmale trainierten und topologisch optimierten Populationen von neuronalen Netzen zugeführt werden, deren Einzelleistungen aggregiert werden und somit eine schlafstadienspezifische Zuweisung ermöglichen.

5. Anordnung und Verfahren zur automatischen Generierung von Tages- und Schlafprofilen nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die nach 4. erzeugten Profile mit Regeln eine Überarbeitung erfahren.

6. Anordnung und Verfahren zur automatischen Generierung von Tages- und Schlafprofilen nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Zeitintervalle, welche zur Extraktion der Merkmale aus der schlafstadienspezifischen Herzperiodendauer (Herzfrequenz) dienen, sowohl Vor- als auch Nachgeschichte der Dynamik der Herzperiodendauer umfassen, womit sich drei- bis viermal größere Zeitintervalle ergeben, die bestehend aus Präintervall, Epoche, Postintervall, mit der Schrittweite der Schlafprofilepochen über den Datensatz gleiten.

7. Anordnung und Verfahren zur automatischen Generierung eines Schlafprofils nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß durch Einsatz eines Sigma-Delta-Wandlers lediglich zur Erfassung der Signale analoge Schaltungstechnik zum Einsatz kommt und die Verarbeitung der Signale auf rein digitaler Grundlage erfolgt.

8. Anordnung und Verfahren zur automatischen Generierung eines Schlafprofils nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Qualität der erfaßten Rohsignale dadurch optimal gestaltet wird, daß die mit analoger Technik realisierten Schaltungen in unmittelbarer Nähe des Erfassungsortes der Signale (Stirn) positioniert werden.