S. Wieland, N. Kikillus, T. Baas, M. Braecklein, and A. Bolz. Screening device for identification of patients with paroxysmal atrial fibrillation to prevent ischemic strokes. In Conference Proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference, vol. 2007, pp. 3693-3696, 2007
Abstract:
The most frequently occurring cardiac arrhythmia in the adulthood is atrial fibrillation. In Germany, the number of sick people is estimated at 800,000. Patients who suffer from atrial fibrillation often do not sense any symptoms of the illness. Through the uncontrolled blood flow in the atrium, a blood clot, which can lead to the blood circulation for an embolism or for a stroke, can form itself. These persons must be recognized, because of their increased stroke risk in order to be able to attend it. In this work, the chest strap CorBelt, developed by the company Corscience GmbH&Co.KG, is equipped with an algorithm for the recognition of atrial fibrillation with the aid of heart rate variability.
Student Theses (1)
T. Baas. Konzeption, Entwicklung und Durchführung eines automatischen Performancetests für die Erkennung von Vorhofflimmern. Bachelorarbeit. 2007
Abstract:
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Teststand zur Verifizierung eines am Institut für Biomedizinische Technik entwickelten und auf dem mobilen EKG-Gerät CorBELT implementierten Algorithmus zur Erkennung von Vorhofflimmern unter Verwendung der Herzratenvariabilität entwickelt und aufgebaut. Die Problematik bei der Entwicklung des Teststandes lag in der kontinuierlichen Ausgabe der digitalen Signale. Hierbei musste sichergestellt werden, dass die Spannungswerte mit genau der Frequenz ausgegeben werden, mit der die Daten vorher abgetastet wurden. Dies stellte sich unter Microsoft Windows als äußerst problematisch dar. Hier verhindert das Prozessmanagement eine kontinuierliche Ausgabe. Da Latenzzeiten bei der Ausgabe das EKG-Signal und damit die Analyse verfälschen, wurde die Ausgabeeinheit in ein externes Mikrocontrollerboard verlegt. Dieses besitzt ein eigenes Prozessmanagement, welches die Stabilität der Ausgabefrequenz sicherstellt. Im Anschluss wurde die Verifikation unter Verwendung zweier Datensätze aus der Physionetdatenbank durchgeführt. Die erhaltenen Ergebnisse wurden analysiert. Dabei wurde bestätigt, dass der Algorithmus den Vorgaben entsprechend auf dem Brustgurt CorBELT implementiert wurde und dass EKG-Signale von Patienten mit Vorhofflimmern von gesunden EKG-Signalen unterschieden werden. Die Sensitivität liegt bei 97,74 %, die Spezifität bei 92,59 %. Die Sensitivität bei EKG-Signalen von Patienten mit Erkrankung an Vorhofflimmern, in denen jedoch kein Vorhofflimmern auftritt, liegt bei 95,83 %. Der Algorithmus arbeitet auf dem Brustgurt CorBELT zur Zufriedenheit. Daher ist es im Anschluss an diese Arbeit möglich, mit dem Gerät klinische Studien durchzuführen.
