Erkennung, Analyse und Simulation von endokardialem Katheterkontakt bei atrialen Elektrogrammen

Diplomarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Medizin - Biomedizinische Technik, Note: 1,0, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (Institut für Biomedizinische Technik), Sprache: Deutsch, Abstract: Trotz des großen medizinischen Fortschritts der letzten Jahre, sind kardiale Arrhythmien ein weit verbreitetes Krankheitsbild und Herz-Kreislauferkrankungen stellen nach wie vor die Todesursache Nummer eins der Industriegesellschaft dar. Aufgrund des demographischen Wandels der Gesellschaft ist zu erwarten, dass sich die Anzahl der Erkrankten in den nächsten 30 Jahren mehr als verdoppelt.
Obwohl Vorhofflimmern nicht direkt tödlich ist, haben Menschen, die an dieser Krankheit leiden, mit einer großen Einschränkung ihrer Leistungsfähigkeit und damit auch ihrer Lebensqualität zu kämpfen. Eine kurative Methode bietet dahingehend die Katheterablation, bei der mit minimal invasivem Aufwand das Vorhofsubstrat so modifiziert wird, dass das Vorhofflimmern von selbst und dauerhaft verschwindet. Bei der Katheterablation werden zum einen die Pulmonalvenen elektrisch isoliert, da hier externe Schrittmacher vermutetet werden, und zum anderen wird nach Zentren besonderer Signalmorphologie gesucht, die Hinweis auf flimmerbegünstigende Gebiete geben können. Das Vorgehen ist in hohem Maße von der Erfahrung des behandelnden Arztes abhängig und nur wenige Abschnitte der komplexen Vorgehensweise werden nach einem abgestimmten Konsens durchgeführt. Hierbei ist auch das korrekte Anliegen des Katheters von großer Bedeutung. Studien haben jedoch gezeigt, dass gerade dieser Punkt eine große Fehlerquelle darstellt.
In dieser Arbeit werden nun Wege entwickelt, direkt aus dem atrialen Signal heraus an sich, den Katheterkontakt zu bestimmen. Hierzu werden die Methoden der digitalen Signalverarbeitung angewendet. Zugrunde liegt eine Testdatenbank, welche Patientensignale mit verschiedenen Krankheiten enthält. Zudem wurden entsprechende Vorhofsignale simuliert, wobei eine erstaunliche Übereinstimmung mit realen Signalen beobachtet werden konnte.
Um die Arbeit sowohl für Mediziner als für Ingenieure verständlich zu machen, werden alle Methodiken ausführlich erläutert.
Anhand der gefundenen Ergebnisse konnte ein Algorithmus entwickelt werden, der die Signale mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% korrekt klassifizieren kann.
Besprochene Medizinische Grundlagen: Anatomie und Elektrophysiologie des Herzens, EKG, Vorhofflimmern, Katheterablation
Besprochene Grundlagen der Biosignalverabeitung: Entscheidungsbäume, Boosting, Wavelet-Transformation, Hauptkomponentenanalyse, Elektrophysiologische Modellierung, Fourier-Transformation, Nicht-Linearer Energieoperator