Frequenzanalyse der Herzratenvariabilität in der Präventivmedizin

Aim was to test the ability of the parameter heart rate variability (HRV) to give insight into different stress-strain relations in the field of preventive medicine. Based on an overview of HRV`s physiology and potential, methodological aspects of HRV-analysis and HRV in the applied setting were explored. Results lead to the assumption that precise and valid measurements of inter-heartbeat-intervals are essential for HRV-analysis. Considering these criteria, HRV can complete the picture drawn by other physiological measures with respect to stress, strain and health risks of an individual

Signal Processing Methods for the Analysis of the Electrocardiogram

Das Elektrokardiogramm (EKG) zeichnet die elektrische Aktivität des Herzens auf der Brust- oberfläche auf. Dieses Signal kann einfach und kostengünstig aufgenommen werden und wird daher in einer Vielzahl von mobilen und stationären Anwendungen genutzt. Es ist über die letzten 100 Jahre zum Goldstandard bei der Diagnose vieler kardiologischer Krankheiten geworden. Herzerkrankungen bleiben ein relevantes Thema in unserer Gesellschaft, da sie zu 30 % aller Todesfälle weltweit führen. Allein die koronare Herzkrankheit ist die häufigste Todesursache überhaupt. Weiterhin sind 2 bis 3 % der Europäer von Herzrhythmusstörungen wie Vorhofflimmern und Vorhofflattern betroffen. Die damit verbundenen geschätzten Kosten in der Europäischen Union belaufen sich auf 26 Milliarden Euro pro Jahr. In allen diesen Fällen ist die Aufzeichnung des EKGs der erste unumgängliche Schritt für eine verlässliche Diagnose und erfolgreiche Therapie. Im Rahmen dieser Dissertation wurden eine Reihe von Algorithmen zur Signalver- arbeitung des EKG entwickelt, die automatisch die rhythmischen und morphologischen Eigenschaften aus dem EKG extrahieren und dadurch den diagnostischen Prozess und die Entscheidungsfindung des Arztes unterstützen. In einem ersten Projekt wurde das Phänomen der postextrasystolischen T-Wellen-Änderung (PEST) untersucht. Die aus der PEST ex- trahierten Biomarker haben wir als Prädiktoren für Herzversagen postuliert. Ein zweites Projekt handelte vom Entwurf eines akkuraten Algorithmus zur Detektion und Annotation der P-Welle im EKG. Als Referenz während der Entwicklung wurden intrakardial gemessene Signale verwendet. Eine dritte Untersuchg hatte das Ziel, das physiologische Phänomen der respiratorischen Sinusarrhythmie (RSA) besser zu verstehen. In diesem Projekt wurde ein Algorithmus zur Trennung der Herzratenvariabilität (HRV) in ihre atmungsabhängige und ihre atmungsunabhn ̈gige Komponente untersucht. Letzterer Anteil der HRV könnte neue Erkenntnisse über die Regulationsmechanismen des kardiovaskulären Systems liefern. In der vierten und letzten Studie wurde der Einfluss mentaler Belastung auf das EKG während der Autofahrt untersucht. Eine Vielzahl von Deskriptoren wurden gefunden, die eine gefährliche mentale Beanspruchung detektieren und somit den Fahrer vor einem möglichen Unfall schützen können. Wir schließen aus diesen Untersuchungen, dass gut entwickelte Methoden der Signalver- arbeitung des EKG das Potential haben, die Belastung der Patienten, die an Herzerkrankungen leiden, und die Anzahl der Verkehrsunfälle zu reduzieren

Psychophysiologische Profile in nutzerzentrierten Mensch-Maschine-Systemen: Extraktion kardialer und elektrodermaler Profile zur Bewertung der mentalen Beanspruchung

Nutzerzentrierte Mensch-Maschine-Systemen sind darauf ausgerichtet, sich an die jeweiligen Anforderungen, Bedürfnisse und Gefühlszustände der nutzenden Person anzupassen. Dabei sollen adaptive Assistenzsysteme dem Menschen dann Unterstützung anbieten, sobald die kognitiven Ressourcen der Person an ihre Grenzen stoßen. Die kognitive Ressourcenauslastung wird durch das Konstrukt der mentalen Beanspruchung repräsentiert. Mit der physiologischen Messmethode kann die mentale Beanspruchung kontinuierlich und störungsfrei an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine erfasst werden. Welche der zahlreichen physiologischen Parameter die mentale Beanspruchung zuverlässig abbilden, ist bis heute nicht eindeutig geklärt. Um valide von einer gemessenen physiologischen Aktivität auf die mentale Beanspruchung einer Person schließen zu können, fordern Cacioppo und Kollegen (Cacioppo & Tassinary, 1990; Cacioppo, Tassinary & Berntson, 2000, 2007, 2017) in ihrem theoretischen Rahmenmodell die Neustrukturierung physiologischer Einzelparameter zu physiologischen Profilen. Eine solche Neustrukturierung physiologischer Parameter wird in der vorliegenden Arbeit mit Hilfe von drei empirischen Studien umgesetzt. Hierfür werden mittels mehrdimensionaler Analyseverfahren kardiale und elektrodermale Profile aus den kardialen und elektrodermalen Einzelparametern abgeleitet. Diese sagen die mentale Beanspruchung nicht nur bedeutsam und spezifisch vorher, sondern sind auch über verschiedene mentale Belastungsfaktoren generalisierbar. Die physiologischen Profile werden in die Taxonomie von Cacioppo et al. (2000, 2007, 2017) eingeordnet und die Potentiale bei der Verwendung der Profile in einer nutzerzentrierten Mensch-Maschine-Schnittstelle dargelegt