Waveletbasierte Fluktuationsanalysen von Langzeit-EKG-Aufzeichnungen zur Unterscheidung Herzkranker von gesunden Patienten
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Chronische und akute Erkrankungen des Herzens zählen gegenwärtig zu den häufigsten Todesursachen in den westlichen Industrieländern. Ein Werkzeug zur Diagnose solcher Krankheiten bieten Zeitreihenanalysen von Langzeit-EKG-Aufzeichnungen. Neben bisher in zahlreichen Publikationen untersuchten RR-Reihen (Zeitreihen aus dem zeitlichen Abstand zweier aufeinanderfolgender Herzschläge), stehen in der Arbeit EKG-formsensitive Zeitreihen im Mittelpunkt der Untersuchungen, welche die Form des EKG-Signals eines Herzschlages chrakterisieren. Die Auswertung erfolgt insbesondere mit Methoden, welche in der Statistischen Physik bei der Beschreibung von komplexen Systemen Anwendung finden. Unter anderem kommen die Fouriertransformation, die Wavelettransformation, Korrelationsuntersuchungen und multifraktale Analysen (multifraktale trendbereinigte Fluktuationsanalyse (MF-DFA), Methode der maximalen Beträge der Wavelet-Transformierten (WTMM)) zum Einsatz. Es wird gezeigt, dass sich mit den neu eingeführten formsensitiven Zeitreihen vergleichbar gute und teilweise sogar bessere Ergebnisse hinsichtlich der Einteilung in gesund und herzkrank erzielen lassen als bei Analyse der RR-Zeitreihen. Weiterhin stellt die Arbeit eine technische Lösung zur Aufnahme und kabellosen Übertragung physiologischer Daten von Überwachnungsmonitoren einer Krankenhaus-Intensivstation zu einem zentralen Rechner vor.
Zusammenfassung in einer weiteren Sprache
Currently chronic and acute heart diseases are the most common cause of death in western industrialized countries. A useful tool to diagnose heart diseases are time series analysis of long-time ECG data sets. In addition to studies of series of time intervals between two consecutive heartbeats (RR-intervals), series are investigated that characterize the morphology of the ECG signal. The method of analysis is based on concepts developed in statistical physics for the description of complex systems. Fourier and wavelet transform techniques are employed, in combination with the detrended fluctuation analysis (DFA) and the wavelet transform modulus maxima (WTMM) method. Correlation measures and multifractal properties of the time series are studied as well. It is shown that the analysis of the morphology sensitive series yields comparable and often better results than the analysis of RR-intervals with respect to a discrimination of patients with heart disease from those without heart failure. In addition, this thesis presents a technical solution for the wireless transfer of physiological data sets from monitoring systems to a central computer on a intensive care unit of a hospital.
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ISO 690
BARTSCH, Ronny, 2003. Waveletbasierte Fluktuationsanalysen von Langzeit-EKG-Aufzeichnungen zur Unterscheidung Herzkranker von gesunden Patienten [Master thesis]BibTex
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