Mehr zu diesem Themenfeld erfahren Sie hier in Kürze. Gern können Sie sich für Fragen auch direkt an uns wenden, nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf.

Prinzip Kontakt-basierter Vitalparametermessung mit optischen Sensoren

Die Grundlage für die optische Bestimmung von Vitalparametern sind unterschiedliche Absorptionseigenschaften von oxygeniertem und deoxygeniertem Blut. Durchleuchtet man mithilfe eines Senders durchblutetes Gewebe mit Licht einer bestimmten Wellenlänge und erfasst mithilfe eines Lichtempfängers das Signal, welches nicht vom Gewebe absorbiert wird, dann lässt sich ein zur Herzmuskelkontraktion korreliertes Signal bestimmten. Dieses Signal entsteht, weil der Anteil von sauerstoffangereichertem Blut im durchleuchteten Volumen infolge des "Herzschlags" und dem damit verbundenen regelmäßigen Auswurf des von der Lunge kommenden Blutes in die Arterien systematisch variiert.

Dieses Prinzip ist die Grundlage für die schon seit Jahrzehnten in der Medizin eingesetzte Technik der Photoplethysmography (PPG), bei der mithilfe eines Finger-Clips, in dem sich eine Lichtquelle und ein -empfänger befinden, die sogenannten Blutvolumenkurve abgegriffen wird. Die PPG ist heute ein wichtiges diagnostisches Mittel. Sie ermöglicht neben der Bestimmung der Pulsfrequenz und der Atemfrequenz auch die Schätzung des Blutdrucks (sowohl mit als auch ohne zusätzliche Sensorik wie beispielsweise dem Elektrokardiogramm) und ist gleichzeitig auch die Grundlage für die Bestimmung der Sauerstoffsättigung (SpO2-Messung).

Da es sich bei PPG um ein optisches Verfahren handelt, wurden in den letzten Jahren immer mehr Techniken entwickelt, um die Blutvolumenkurve auch aus größerer Entfernung - also ohne Finger-Clip mit direktem Körperkontakt - und häufig auch ohne zusätzliche Lichtquelle nur mithilfe einer Kamera zu erfassen.

Prinzip kontaktloser Vitalparametermessung mittels Kamera

Nach dem aktuellen Stand der Forschung sind verschiedene Verfahren beschrieben, um aus Kameradaten oder Videosequenzen unterschiedliche Vitalinformationen zu gewinnen. Dazu zählen insbesondere die Herzfrequenz und die Atemfrequenz, aber auch Korrelate zum Blutdruck und die Sauerstoffsättigung. Grundsätzlich basieren diese Verfahren darauf, bestimmte Farbintensitätsanderungen in den Videobildern zu analysieren, die mit der Änderung des zur Herz-Kreislauf-Aktivität korrelierten Blutflusses moduliert sind, oder infolge kleinster Bewegungen entstehen. Im folgenden Bild ist dies nochmals veranschaulicht.

Ähnlich wie beim Finger-Clip-basierten PPG lassen sich aus dem sogenannten remote-PPG- (rPPG) oder imaging-PPG-Signal (iPPG) die Pulsfrequenz bestimmen. Die Atemfrequenz kann ebenfalls durch Analyse dieses Signals oder alternativ durch die Analyse der Bewegungsinformationen ermittelt werden.

Auch für die Kamera-basierte Bestimmung des Blutdrucks existieren erste Ansätze. So wurde beispielsweise am Laboratory for Biosignal Processing untersucht, inwieweit sich aus der Analyse von Laufzeitunterschieden der in verschiedenen Regionen des Gesichts bestimmbaren rPPG-Signale die Ausbreitungsgeschwindigkeit bestimmen und so indirekt auf den Blutdruck rückschließen lässt. Das folgende Bild verdeutlicht das Messprinzip. Die Weiterentwicklung dieser Kamera-basierten Technologien zur Bestimmung von Vitalparametern ist Gegenstand aktueller Forschungsarbeiten am LaBP. Darüber hinaus sind wir bestrebt, neue Anwendungsfelder zu erschließen. Die Kamera-basierte Vitaldatenerfassung bildet einen wichtigen Baustein für eines unserer weiteren Themenfelder, dem kontaklosen Schmerzmonitoring und war Grundlage zur Entwicklung eines Vitalparameter-Monitors für Neugeborene.

Darüber hinaus sind die hier durchgeführten Arbeiten wesentlicher Bestandteil unserer Software-Plattform zur Kamera-basierten Erfassung von Vitalparametern und Mimik, deren Funktionalität Sie in einer Web-Applikation anhand eigener Videos selbst ausprobieren können. Die Software wurde auch bereits in der Praxis für die Entwicklung eines digitalen Spiegels verwendet.

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Ende der 1970er Jahre wurde mit dem Facial Action Coding System (FACS) ein Beschreibungsframework für Mimik eingeführt (P. Ekman & W. Friesen, Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement, Consulting Psychologists Press, Palo Alto, 1978). Dabei wird das Gesicht in insgesamt 44 Merkmale zerlegt - den sogenannten Action Units (AUs). Beispiele für Action Units sind AU9, die das Rümpfen der Nase beschreibt, und AU15, die das Herabziehen der Mundwinkel kodiert. Daran ist ersichtlich, dass in eine AU Informationen aus unterschiedlichen Regionen einfließen können. In der unten stehenden Abbildung ist die Untegliederung des Gesichtes beispielhaft dargestellt. Je nachdem, wie stark das jeweilige Merkmal einer AU ausgeprägt ist, wird ihr auf einer 5-stufigen Skala eine Intensität zugeordnet. Durch die Kombination mehrerer AUs lassen sich bestimmte Gesichtsausdrücke charakterisieren. Zum Beispiel lässt sich so Information darüber gewinnen, ob Schmerzen, Freude, Wut, usw. empfunden werden.

Die Bewertung der Merkmale und die Stärke ihrer Ausprägung war früher nur durch trainierte Experten möglich. Heute kann dies mithilfe von Computeralgorithmen zu großen Teilen automatisch erfolgen. So ist beispielsweise die Open-Source-Bibliothek OpenFace in der Lage, 18 AUs zu erkennen. Neben diesen AUs lassen sich mit der Bibliothek auch die Blickrichtung und die Kopfhaltung analysieren.

Basierend auf diesen Technologien entwickelt das Laboratory for Biosignal Processing Lösungen für spezifische Anwendungen und erschließt neue Anwendungsbereiche. Die Arbeiten hier sind daher ebenfalls ein wichtiger Baustein für das Themenfeld kontaklosen Schmerzmonitoring. Darüber hinaus sind die hier durchgeführten Arbeiten wesentlicher Bestandteil unserer Software-Plattform zur Kamera-basierten Erfassung von Vitalparametern und Mimik, deren Funktionalität Sie in einer Web-Applikation anhand eigener Videos selbst ausprobieren können. Die Software wurde auch bereits in der Praxis für die Entwicklung eines digitalen Spiegels verwendet.

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Sensorik zur Messung von Biosignalen und Vitalparametern

Peripherphysiologische Signale, also alle physiologischen Signale, die nicht direkt vom Gehirn erzeugt werden, geben in erster Linie Auskunft über den funktionellen Zustand des entsprechenden Organs bzw. Gewebes. Die Signale lassen sich als physikalische Größen an der Hautoberfläche direkt oder indirekt messen. Zu ihnen gehören unter anderem die elektrische Herzaktivität (das Elektrokardiogramm, EKG), die Atemfrequenz und der Hautleitwert.

Die Erfassung dieser Signale spielt in der medizinischen Diagnostik seit vielen Jahren eine bedeutende Rolle und gehört seit Jahrzehnten zur gängigen Praxis. Zur Erforschung neuartiger Behandlungsmöglichkeiten von Krankheiten benötigen Mediziner und Psychologen jedoch oft Systeme mit speziellen Eigenschaften, beispielsweise mit besonders hoher Signalqualität, spezillen Datenschnittstellen oder auch besondere mobile Lösungen.

Am Laboratory for Biosignal Processing entwickeln wir gemeinsam mit Anwendern und Partnern aus der Wirtschaft spezielle Messsysteme für unterschiedliche Einsatzbereiche. Beispielhaft dafür stehen ein modulares, mobiles Biomonitoringsystem zur synchronen Erfassung unterschiedlicher Biosignale und Vitalparameter sowie ein Messystem zur Erforschung des komplexen regionalen Schmerzsyndroms (engl.: Complex Regional Pain Syndrome, CRPS).

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Im Themenfeld Kamera-basierte Erfassung von Vitalparametern wurde am Laboratory for Biosignal Processing ein System zur kontaktlosen Vitalparametererfassung bei Neugeborenen entwickelt. Teile der Arbeiten wurden im Rahmen des Projektes "Entwicklung eines neuartigen Monitoring-Assistenzsystems für Babybetten" (Förderkennzeichen KF2042007KJ4) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert. Zielstellung des Projektes war es, die Kamera-basierte Vitalparametermessung im klinischen Umfeld zu realisieren.

Das zu diesem Zweck entwickelte prototypische mobile Messsystem besteht aus einer Industriekamera sowie mehrerer in einem Messkoffer installierter Komponenten wie PC, Display und Tastatur. Das System wurde im Rahmen einer Freiwilligenstudie eingetzt, um die kontaklose Messung von Vitalparametern mithilfe von Referenzdaten zu evaluieren, die mithilfe eines einfachen SpO2-Sensors bestimmt wurden. Das folgende Bild zeigt die Anbringung eines Referenz-SpO2-Sensors am Fuß eines Säuglings (links) sowie das vollständig aufgebaute Messsystem (rechts). Gern können Sie sich für Fragen auch direkt an uns wenden, nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf.

In den Themenfeldern Kamera-basierte Erfassung von Vitalparametern und Kamera-basierte Erfassung von Mimik wurde am Laboratory for Biosignal Processing die modulare Software RemotePatientMonitor zur Erfassung & Analyse von Vitalparametern und Mimik aus Kameradaten und Videofilmen entwickelt. Teile der Arbeiten wurden im Rahmen der Projekte "Entwicklung eines neuartigen Monitoring-Assistenzsystems für Babybetten" (Förderkennzeichen KF2042007KJ4) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie und "Nichtinvasive Erfassung und Analyse von Biosignalen zur unterstützenden Bewertung kritischer Vitalzustände" (13FH032IX5) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Grundsätzlich handelt es sich beim RemotePatientMonitor um ein C++-Framework, das durch seine modulare Architektur für verschiedene Anwendungen angepasst werden kann. Die Funktionalität umfasst die Aufnahme, Verarbeitung und Analyse von Videodaten, inesbondere die Extraktion von Herzfrequenz, Atemfrequenz, Blickrichtung und Action-Units zur Mimikbewertung. Teile der Software basieren auf der Open-Source-Bibliothek OpenFace. Mehr zu diesem Anwendungsbeispiel erfahren Sie hier in Kürze. Gern können Sie sich für Fragen auch direkt an uns wenden, nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf.

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Im Themenfeld Echtzeitverarbeitung und -Quellenlokalisierung von EEG/MEG-Daten wurde am Laboratory for Biosignal Processing in Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften in Leipzig im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projektes "Entwicklung eines Echtzeitsystems zur multimodalen Online-Auswertung neuronaler Aktivität auf Basis hochkanaliger EEG- und MEG-Daten" (NA-Online, Förderkennzeichen 17108X10) eine leistungsfähige, technisch stabile Systemlösung zur Online-Quellenrekonstruktion einschließlich der notwendigen Signalvorverarbeitungsalgorithmen entwickelt. Mit modernsten Parallelverarbeitungstechniken auf Basis von Grafikprozessoren in Verbindung mit effizienten Algorithmen wird so die Analyse der aufgenommenen EEG/MEG-Daten in Echtzeit ermöglicht. Die entwickelte Lösung kann in bestehende EEG- und MEG-Systeme integriert werden.

NA-Online Toolbox: https://github.com/labp/na-online_ow-toolbox Das Bild zeigt einen Screenshot der NA-Onlne-Toolbox. Die einzelnen Blöcke der Signalverarbeitungskette (rechts oben) können individuell konfiguriert werden (rechts unten). Die vorverarbeiten EEG/MEG-Signale (links oben) können im Sensorraum dargestellt werden (links unten). Nach weiterer Verarbeitung und Mittelung der mehrerer Reizantworten auf den experimentellen Stimulus (Mitte oben) kann eine Quellenrekunstruktion während der Messung durchgeführt und auf der individuellen Gehirnoberfläche dargestellt werden (Mitte unten).

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Einer unserer F&E-Schwerpunkte ist die Entwicklung von Sensorsystemen, in dessen Rahmen wir unter anderem unterschieldliche Sensorik und Sensorsysteme zur Messung von Biosignalen und Vitalparametern entwickeln. Ein Ergebnis dieser Arbeiten ist ein modulares Messsystem zur Erfassung von Biosignalen und Vitalparametern (Biomonitoringsystem).

Das Biomonitoringsystem wurde im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Verbundprojektes "Neue Methoden zur Echtzeit-Auswertung hochaufgelöster Messungen peripherphysiologischer Daten eines neuartigen modularen Messsystems " (PHYSIDAT, Förderkennzeichen 01EZ1024A) und des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projektes "System zur simultanen Echtzeitmessung peripher-physiologischer Signale" (SEMEPS, Förderkennzeichen KF2180213KJ2) entwickelt. Es basiert auf einer modularen Systemarchitektur, bei der die Messung einzelner Signale in verschiedene Module ausgelagert ist und die Daten per Funkkommunikation an eine Basisstation übertragen werden. Die Basisstation stellt auch die Synchronisation der unterschiedlichen Module sicher.

Mit Hilfe des Systems werden die peripherphysiologischen Signale simultan, in hoher Signalqualität und in Echtzeit erfasst. Das Messsystem ermöglicht dabei sowohl das Monitoring einzelner als auch die parallele Analyse mehrerer Patienten. Die modulare Zusammensetzung gewährleistet verschiedene Kombinationsmöglichkeiten für unterschiedliche Fragestellungen. Darüber hinaus steht das System als erweiterbare Plattform für weitere Einsatzgebiete zur Verfügung. Neben der Basisstation besteht das Biomonitoringsystem aus den im folgenden Bild dargestellten Modulen.

EKG-AF-Modul: Ableitung 12-Kanal-EKG und von 2 Atemkanälen (über Brust- und Bauchgurt); EDA-TEMP-Modul: Ableitung des Hautleitwertes (EDA) und der Hautoberflächentemperatur; EMG-Modul: Ableitung von 2 EMG-Kanälen (elektrisches Muskelaktivität, Elektromyogramm)

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Einer unserer F&E-Schwerpunkte ist die Entwicklung von Sensorsystemen, in dessen Rahmen wir unter anderem unterschieldliche Sensorik und Sensorsysteme zur Messung von Biosignalen und Vitalparametern entwickeln. Ein Ergebnis dieser Arbeiten ist ein Messsystem zur Erforschung des Complex-Regional-Pain-Syndrome (CRPS).

CRPS ist eine chronische neurologische Erkrankung, die als Symptome vor allem Durchblutungsstörungen, Ödeme, Hautveränderungen und starke Schmerzen verursacht. Forschungsergebnisse zeigen, dass die Analyse von Temperaturwerten der rechten und linken Körperhälfte im Vergleich zur Umgebungstemperatur einen Hinweise auf das Vorliegen von CRPS gibt (Krumanova et al., Long-term skin temperature measurements – A practical diagnostic tool in complex regional pain syndrome“, Pain 2008, 140(1), 8-22). Für eine Diagnose müssen diese Temperaturwerte daher mit einem geeigneten Messsystem bestimmt werden.

Am Laboratory for Biosignal Processing wurde im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projektes "System zur simultanen Echtzeitmessung peripher-physiologischer Signale" (SEMEPS, Förderkennzeichen KF2180213KJ2) gemeinsam mit dem Projektparner MRC Systems GmbH ein CRPS-Messsystem entwickelt. Das System besteht aus einer Masterstation und zwei Sensormodulen, mit denen jeweils zwei Temperatursignale abgeleitet werden können. Die Sensormodule werden i.d.R. am linken und rechten Handgelenk angebracht und sollen dabei die üblicherweise äußerst schmerzempfindlichen Patienten so wenig wie möglich belasten. Die anfallenden Daten werden per Funk an die Masterstation und damit an den Analyserechner übertragen. Das Bild zeigt das CRPS-Sensorsystem (rechts) und die Anbringung des Systems zur Messung der Hautoberflächentemperatur an Zeige- und Ringfinger (links).

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