DE102007007431A1

DE102007007431A1 - Extra-systole occurrence frequency monitoring method for use in implantable and/or transportable device, involves identifying changes of values as changes of frequency of occurrence of extra-systole during revaluation of distribution

Info

Publication number: DE102007007431A1
Application number: DE102007007431A
Authority: DE
Inventors: Wolfgang Dr. Meyer
Original assignee: Biotronik CRM Patent AG
Current assignee: Biotronik SE and Co KG
Priority date: 2006-08-28
Filing date: 2007-02-15
Publication date: 2008-03-06

Abstract

The method involves sorting variations of RR-interval lengths according to different temporal difference values, and storing frequency as temporal difference value distribution in the form of a data set. The distribution is approximated as Boltzmann-distribution in a specified form by determining two parameters. The changes of values determined for the two parameters are identified as changes of frequency of occurrence of extra-systole during continuous revaluation of the distribution with electrocardiogram signals. An independent claim is also included for a device for execution of a method of monitoring the frequency of the occurrence of extra-systole in electrocardiogram signals.

Description

Die vorliegende Erfindung liegt auf dem Gebiet medizinischer Messtechnik. Insbesondere betrifft die Erfindung Verfahren und Vorrichtungen zur Erfassung und Charakterisierung von kardiologischen Daten. Speziell betrifft die Erfindung die Sondierung der Extrasystolen-Häufigkeit und Detektion von hier auftretenden Veränderungen.The The present invention is in the field of medical instrumentation. In particular, the invention relates to methods and devices for the collection and characterization of cardiac data. specially the invention relates to probing the extrasystole frequency and detection of changes occurring here.

Der Abstand zwischen zwei aufeinander folgenden Herzschlägen wird allgemein über das so genannte RR-Intervall definiert. Dieses ergibt sich als zeitliche Distanz zwischen zwei signifikanten Ausschlägen (sog. R-Spitzen) im Oberflächen-Elektrokardiogramm (EKG) oder im intrakardialen Elektrogramm (IEGM), das mittels Elektroden durch ein Implantat gemessen wird. Diese charakteristischen Signale repräsentieren die Kontraktion des Herzmuskels im Ablauf des Schlagzyklus. 1 zeigt einen Ausschnitt aus einem typischen Signalverlauf bei einem Oberflächen-EKG mit einem markierten RR-Intervall.The distance between two consecutive heart beats is generally defined by the so-called RR interval. This results as a time interval between two significant rashes (so-called R peaks) in the surface electrocardiogram (ECG) or in the intracardiac electrogram (IEGM), which is measured by means of electrodes through an implant. These characteristic signals represent the contraction of the heart muscle during the course of the beating cycle. 1 shows a section of a typical waveform in a surface ECG with a marked RR interval.

Eine kontinuierliche Messung (IEGM-Messung) von R-Spitzen über einen längeren Zeitraum liefert eine Abfolge von RR-Intervallen und durch R-Spitzen gegebenen Herzaktionen, die als Zeitreihe bezeichnet wird. Eine solche Zeitreihe ist in 2 dargestellt. Sie zeigt auch beim gesunden Menschen im Ruhezustand keine äquidistante Folge von R-Spitzen, d. h. die Intervall-Längen variieren unregelmäßig um einen Mittelwert. Diese Schwankungen tragen Informationen über die Regulationsmechanismen des Herz-Kreislaufsystems und es wird allgemein davon ausgegangen, dass sie beispielsweise herangezogen werden können, um Unterschiede zwischen physiologischem Verhalten und pathologischen Veränderungen zu detektieren.Continuous measurement (IEGM measurement) of R peaks over an extended period provides a sequence of RR intervals and heart actions given by R peaks, referred to as time series. Such a time series is in 2 shown. It also shows no equidistant sequence of R-peaks in healthy people at rest, ie the interval lengths vary irregularly around an average. These fluctuations carry information about the regulatory mechanisms of the cardiovascular system and it is generally believed that they can be used, for example, to detect differences between physiological behavior and pathological changes.

Nicht alle R-Spitzen in einer Langzeitmessung repräsentieren normale Herzmuskelkontraktionen, also solche, bei denen die Erregung im Sinus-Knoten ausgelöst wird und sich von dort über den Herzmuskel (myocardium) verbreitet. Bei Herzpatienten wird im EKG häufig eine mehr oder weniger große Anzahl von so genannten Extrasystolen (ES) gefunden. Unter Extrasystolen versteht man unregelmäßige Kontraktionen des Herzmuskels, die irregulären Ursprungs sind, d. h. sie wurden entweder durch eine Erregung außerhalb des Sinus-Knotens ausgelöst, oder sie treten – bezogen auf die zeitliche Normalabfolge von Herzschlägen – verfrüht auf. Beide Kriterien lassen sich nicht immer scharf gegeneinander abgrenzen. Die letztgenannte Form einer Extrasystole wird üblicherweise mit VES (ventrikuläre Extrasystole) oder auch als PVC (premature ventricular contraction) bezeichnet. Beide Typen von Extrasystolen bewirken starke Abweichungen des RR-Intervalls vom normalen Mittelwert. Diese RR-Intervalle fallen daher signifikant aus dem regulären Fluktuationsbereich heraus. Treten derartige Extrasystolen mit einer Häufigkeit von ca. 5 Prozent und mehr auf, so werden übliche Zeitreihenanalysen bereits signifikant beeinträchtigt.Not all R tips in a long-term measurement represent normal cardiac muscle contractions, So those in which the excitation is triggered in the sine knot and from there over the Heart muscle (myocardium) disseminated. In cardiac patients is on the ECG often a more or less big one Number of so-called extrasystoles (ES) found. Under extrasystoles one understands irregular contractions of the heart muscle, the irregular ones Origin, d. H. They were either outraged by an excitement of the sinus node, or they occur - related on the temporal normal sequence of heartbeats - premature. Leave both criteria not always sharp against each other. The latter Form of an extrasystole usually becomes with VES (ventricular Extrasystole) or as PVC (premature ventricular contraction) designated. Both types of extrasystoles cause large deviations RR interval from normal mean. These RR intervals are falling therefore significant from the regular Fluctuation range out. If such extrasystoles come with a frequency of about 5 percent and more, so usual time series analyzes are already significantly impaired.

In 3 sind diese Verhältnisse wiedergegeben. Dargestellt sind die relativ kleinen Spontanfluktuationen der Schlagfolge mit Abweichungen von unter einer Zehntelsekunde um eine mittlere zeitliche Schlagperiode von etwa 1,1 Sekunden und zwei irreguläre Herzschläge (PVC) mit starker Intervallverkürzung auf weniger als 0,9 Sekunden und nachfolgender kompensatorischer Pause mit entsprechender Intervallverlängerung auf bis über 1,3 Sekunden.In 3 these conditions are reproduced. Shown are the relatively small spontaneous fluctuations of the impact sequence with deviations of less than a tenth of a second temporal stroke period of about 1.1 seconds and two irregular heartbeats (PVC) with strong interval shortening to less than 0.9 seconds and subsequent compensatory pause with corresponding interval extension on to over 1.3 seconds.

Eine generelle Erfassung der Häufigkeit von Extrasystolen und auftretender Veränderungen ist für eine Signalanalyse in verschiedener Hinsicht wichtig. Zum einen ist die Anzahl der vorzeitigen Herzschläge selbst ein diagnostischer Marker, der in gewissem Rahmen bei einer deutlichen Zunahme von Extrasystolen auf eine Verschlechterung des pathophysiologischen Zustands hinweisen kann. Zum anderen stören Extrasystolen andere Auswertungen, da sie quantitative Größen zur Charakterisierung der Herzschlag-Regulationsmechanismen beeinflussen, z. B. indem sie einerseits signifikante Abweichungen vortäuschen oder aber tatsächliche Veränderungen maskieren können. Drittens trägt die Systemantwort auf die Extrasystole, die z. B. im Rahmen der Datenanalyse zur Herzratenturbulenz (HRT) ausgewertet wird, selbst Information bezüglich eigenständiger Marker (z.B. „Slope" oder „Onset"). – Qualitative Aussagen über Häufigkeiten von Extrasystolen sind daher essentiell für fortschrittliche Methoden der Biosignalanalyse in der Kardiologie.A general recording of the frequency extrasystoles and changes occurring is for signal analysis important in several ways. For one thing, the number of premature heartbeats themselves a diagnostic marker that, to a certain extent, at a significant Increase of extrasystoles on worsening of the pathophysiological State can indicate. On the other hand extrasystoles interfere with other evaluations, since they are quantitative quantities to Influence characterization of heartbeat regulation mechanisms, z. For example, by pretending significant deviations or but actual Mask changes can. Third, bears the system response to the extrasystole, the z. B. in the context of Data analysis on cardiac arrhythmia (HRT) is evaluated, even Information regarding independent marker (e.g., "Slope" or "Onset"). - Qualitative Statements about frequencies of extrasystoles are therefore essential for advanced methods Biosignal analysis in cardiology.

Ein erfahrener Arzt identifiziert einzelne Extrasystolen bei der Auswertung von EKG-Protokollen anhand der speziellen Morphologie der ES-Signale und kann so RR-Intervalle als regulär oder irregulär klassifizieren. Moderne externe kardiologische Auswertungssysteme umfassen entsprechend aufwändige Mustererkennungsverfahren, die in der Lage sind, Morphologieunterschiede zwischen Extrasystolen und Normalschlägen zu erkennen und auf diesem Wege die Schläge und Intervalle zu klassifizieren. In Implantaten und bei weniger komplexen externen Geräten, z. B. vom Patienten mitgeführte transportable EKG-Messeinrichtungen, die gezwungenermaßen geringere Datenmengen als das vollständige EKG-Signal verarbeiten können, ist dagegen die automatische Erkennung von Extrasystolen aufgrund ihrer Ektopie aus drei Gründen schwierig. Erstens ist eine sichere Unterscheidung durch Analyse der verschiedenen Formen von R-Spitzen aufwändig und ist durch ein Implantat bisher nicht gewährleistet. Zweitens unterscheiden sich die Morphologien von ektopen und normalen Schlägen häufig wenig, insbesondere je höher im Herzen (nahe Sinus-Knoten) der Ursprungsort der ES angesiedelt ist. Drittens stehen in diesen Geräten bei großen Mengen von RR-Intervallen im Rahmen üblicher Ressourcensparender Zeitreihen-Speicherung für eine nachträgliche Auswertung die Morphologien der einzelnen Schläge nicht mehr zur Verfügung, sondern nur die Information über die RR-Intervalle (vgl. 3). Bei Einkammergeräten, wo zusätzlich auch der atriale Kanal entfällt, ist die Datenlage noch ungünstiger.An experienced physician identifies individual extrasystoles in the evaluation of ECG protocols based on the specific morphology of the ES signals and can thus classify RR intervals as regular or irregular. Modern external cardiac evaluation systems accordingly include elaborate pattern recognition methods that are able to detect morphology differences between extrasystoles and normal beats and in this way to classify the beats and intervals. In implants and in less complex external devices, eg. B. entrained by the patient transportable ECG measuring devices, the forced to process smaller amounts of data than the full ECG signal, however, the automatic detection of extrasystoles is difficult due to their ectopia for three reasons. First, a reliable distinction by analyzing the different forms of R-tips is complex and is not guaranteed by an implant so far. Second, the morphologies of ectopic and normal beats often differ little, especially the higher in the heart (near sinus nodes) of the ur place of the ES. Thirdly, in these devices, for large amounts of RR intervals, within the scope of common resource-saving time-series storage, the morphologies of the individual beats are no longer available for subsequent evaluation, but only the information about the RR intervals (cf. 3 ). For single-chamber devices, which also eliminate the atrial channel, the data situation is even less favorable.

Eine bekannte implantatgerechte Methode zur Klassifizierung eines Schlages als vorzeitige Extrasystole ist das so genannte „Schlagfilter". Dabei wird zunächst jeweils von einem ,regulären' RR-Intervall ausgegangen, d. h. einem „Standard"-RR-Intervall, das den Schlagabstand zwischen zwei normalen Herzschlägen repräsentieren soll. Weicht das durch einen neuen Schlag erzeugte aktuelle RR-Intervall vom vorhergehenden, als regulär eingestuften Intervall zeitlich um mehr als einen vorgegebenen Schwellenwert ab, so wird der hinzu gekommene Schlag als vorzeitig eingestuft und das aktuelle Intervall als irregulär verworfen, da es sich dabei mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht um eine kleine Regelfluktuation, sondern um eine ausgeprägte Störgröße handelt.A known implant-compatible method for classification of a shock as a premature extrasystole is the so-called "impact filter" assumed a 'regular' RR interval, d. H. a "standard" RR interval that represent the beat distance between two normal heartbeats should. Dodges the current RR interval generated by a new beat previous, as regular classified interval in time by more than a predetermined threshold from, the added blow is classified as premature and discarded the current interval as irregular as it did with high probability not a small fluctuation in the rate, but a distinct one Disturbance is.

Über eine solche Erfassung einzelner Extrasystolen hinaus ist es wichtig, patientenbezogene Aussagen darüber zu erhalten, in welchem Maße generell Extrasystolen zeitlich auftreten, d. h. Daten über die individuelle Häufigkeit von Extrasystolen zu erhalten. Eine plötzliche Schwankung der Häufigkeit des Auftretens irregulärer Ereignisse gegenüber dem Normalvorkommen kann einerseits pathologische Veränderungen bedeuten oder aber auf technische Probleme (ungünstige Elektrodenposition, unkorrekte Filtereinstellung usw.) hinweisen. Insbesondere eine von der Schwellwertmethode zur Erfassung von Einzelereignissen weitgehend unabhängige Methode zur Überwachung der Extrasystolenhäufigkeit bietet die Möglichkeit zur Kontrolle der Qualität und Zuverlässigkeit des Messvorgangs bzw. der Funktionalität eines Implantats.Over a such detection of individual extrasystoles addition, it is important patient-related statements about it to get to what extent generally extrasystoles occur in time, d. H. Data about the individual frequency to get extrasystoles. A sudden fluctuation in the frequency of Occurrence irregular Events opposite The normal occurrence can on the one hand pathological changes mean or to technical problems (unfavorable electrode position, incorrect filter setting, etc.). In particular, one from the threshold value method for capturing individual events independent Method of monitoring the extrasystole frequency offers the possibility to control the quality and reliability the measurement process or the functionality of an implant.

Es gibt bislang keine globalen Verfahren zur Abschätzung der Häufigkeit des Auftretens von Extrasystolen. Bestehende Verfahren zur Erkennung pathologischer Veränderungen basieren z. B. auf der Abzählung und morphologischer Analyse einzelner Extrasystolen nach lokalen Kriterien (z. B. wie oben ausgeführt mittels Vorgabe eines Schwellenwertes), sind jedoch häufig fehlerbehaftet. Derartige Verfahren sind zudem auf einen Ereignistyp spezialisiert und versagen, sobald andere Voraussetzungen, wie z. B. korrekte Signalerfassung oder adäquater Vorzeitigkeitsschwellenwert, nicht mehr gegeben sind.It So far, there are no global methods for estimating the frequency of occurrence of Extrasystoles. Existing methods for detecting pathological changes are based z. B. on the count and morphological analysis of individual extrasystoles according to local Criteria (eg as stated above by specifying a threshold), but are often flawed. Such methods are also specialized in an event type and fail as soon as other conditions, such as B. correct signal acquisition or more adequately Prematurity threshold, are no longer given.

Die Erfindung geht aus von dem beschriebenen Stand der Technik. Ihr liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und zugeordnetes System zur patientenbezogenen Bestimmung der regulären Häufigkeiten von Extrasystolen zu entwickeln, das es beispielsweise erlaubt, auftretende Abweichungen als eine patho logische Veränderung oder Störung der Datenerfassung automatisch zu erkennen.The Invention is based on the described prior art. you the task is based on a method and associated system for the patient-related determination of the regular frequencies of extrasystoles To develop, for example, allows, occurring deviations as a pathological change or disorder automatically detect the data acquisition.

Diese Aufgabe wird bei einem Verfahren gemäß Oberbegriff des Anspruchs 1 erfüllt durch die charakterisierenden Merkmale des Anspruchs 1. Weitere Vorzüge und spezielle Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind Gegenstand der Unteransprüche. Die erfindungsgemäße Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens in transportablen bzw. implantierten Geräten ist Gegenstand des Anspruchs 6.These Task is in a method according to the preamble of the claim 1 fulfilled by the characterizing features of claim 1. others Benefits and special embodiments of the method according to the invention are the subject of Dependent claims. The device according to the invention to carry out of the method in portable or implanted devices The subject matter of claim 6.

Grundlage der Erfindung ist die Annahme, dass sich die statistisch auftretenden kleinen Änderungen (ΔRR) zwischen aufeinander folgenden RR-Intervallen als Schwankungen innerhalb einer Gleichgewichtsverteilung beschreiben lassen, d. h. das Kreislaufsystem wird als thermodynamisches offenes System im dynamischen Fließgleichgleichgewicht betrachtet.basis The invention is the assumption that the statistically occurring small changes (ΔRR) between consecutive RR intervals as fluctuations within describe an equilibrium distribution, d. H. the circulatory system becomes a thermodynamic open system in dynamic equilibrium equilibrium considered.

Derartige thermodynamische Schwankungen lassen sich phänomenologisch durch die Boltzmann-Verteilung beschreiben. Bei signifikanten Veränderungen, beispielsweise durch Zunahme der Extrasystolenhäufigkeit oder bei Auftreten eines systematischen Messfehlers bei der RR-Intervallerfassung, wird der Gleichgewichtszustand verlassen. Dies kann durch Überprüfung der aktuellen Boltzmann-Verteilung verifiziert werden. Dabei ergeben sich verschiedene diagnostische und technische Informationen und entsprechende Möglichkeiten der Anwendung für EKG-Auswertungen oder für den Einsatz in kardiologischen Implantaten und Telemetrie-Systemen.such Thermodynamic fluctuations can be phenomenologically determined by the Boltzmann distribution describe. For significant changes, such as Increase in extrasystole frequency or if a systematic measurement error occurs in the RR interval acquisition, the equilibrium state is left. This can be done by checking the verified by the current Boltzmann distribution. This results various diagnostic and technical information and corresponding options the application for ECG evaluations or for use in cardiac implants and telemetry systems.

Die Erfindung wird im Folgenden anhand bevorzugter Ausführungsbeispiele unter Bezug auf die Zeichnungen und die darin verwendeten Symbole und Bezugszeichen näher erläutert.The Invention will be described below with reference to preferred embodiments with reference to the drawings and the symbols used therein and Reference numerals closer explained.

Es zeigen:It demonstrate:

1 Definition des RR-Intervalls bei EKG-Aufzeichnungen 1 Definition of the RR interval for ECG recordings

2 IEGM-Messung mit Folge von durch R-Spitzen gegebenen Herzaktionen 2 IEGM measurement with sequence of heart actions given by R-peaks

3 Fluktuationen der RR-Intervalle mit zwei Extrasystolen 3 Fluctuations in RR intervals with two extrasystoles

4 Ermittelte Parameterwerte Θ_A und Θ_B für Boltzmann-Darstellung gemessener RR-Fluktuationen bei verschiedenen Patienten 4 Determined parameter values Θ _A and Θ _B for Boltzmann representation of measured RR fluctuations in different patients

5 angenähert linearer Zusammenhang von Θ_A und Θ_B 5 Approximately linear relationship of Θ _A and Θ _B

6 Beispiel für Ablaufschema des erfindungsgemäßen Verfahrens Erfindungsgemäß werden kleine Variationen der RR-Intervalle als Streuungen in einem dynamischen Gleichgewicht betrachtet, das in thermodynamischer Analogie durch eine Boltzmann-Verteilung dargestellt werden kann. Diese Betrachtung setzt nur voraus, dass es sich bei Herzkreislauf-Abläufen um ein offenes, komplexes System mit regulatorischen Prozessen und zufälligen Faktoren handelt. 6 Example of a Flow Chart of the Method According to the Invention Small variations in the RR intervals are considered to be variations in a dynamic equilibrium that can be represented in thermodynamic analogy by a Boltzmann distribution. This consideration only assumes that cardiovascular procedures are an open, complex system with regulatory processes and random factors.

Die Boltzmann-Verteilung lässt sich darstellen als P(Ei) = 1/Zμ·exp(-Ei/Θ) The Boltzmann distribution can be represented as P (E i ) = 1 / Zμ · exp (-E i / Θ)

In der thermodynamischen Bedeutung stellt E_i einen Energiezustand i aus einem Ensemble unterschiedlicher möglicher Energiezustände i = 1, ..., N eines Systems dar. Mit Θ = kB·T(k_B = Boltzmann-Konstante, T = Temperatur)
und Z als kanonischer Zustandsumme gibt P(E_i) die Wahrscheinlichkeit wieder, das System bei einer Temperatur T im Energiezustand E_i vorzufinden.In the thermodynamic meaning E _{i represents} an energy state i from an ensemble of different possible energy states i = 1, ..., N of a system Θ = kB · T (k _B = Boltzmann constant, T = temperature)
and Z as a canonical state sum, P (E _i ) represents the probability of finding the system at a temperature T in the energy state E _i .

In der erfindungsgemäßen Betrachtung werden die Schwankungen der RR-Intervalle (ΔRR) in der Abfolge einer Zeitreihe (vgl. 2 und 3) analog zu den unterschiedlichen Energiezuständen eines thermodynamischen Systems aufgefasst: Ei: = ΔRRi = |RR(i + 1) – RR(i)| In the consideration according to the invention, the fluctuations of the RR intervals (ΔRR) in the sequence of a time series (cf. 2 and 3 ) analogous to the different energy states of a thermodynamic system: e i : = ΔRR i = | RR (i + 1) - RR (i) |

Dabei kann angenommen werden, dass im Gleichgewicht (normal funktionierendes Herzkreislaufsystem) nur geringe Fluktuationen der Intervall-Längen (z. B. kleiner 40 Millisekunden) von einer ansonsten relativ äquidistanten RR-Abfolge auftreten werden, d. h. die Werte der E_i sind klein gegenüber dem mittleren Wert eines RR-Intervalls und statistisch verteilt. Für diese Situation wird dann formal wieder die Boltzmann-Verteilung zur Darstellung herangezogen, wobei hier statt einer ,kanonischen Zustandssumme' Z und der ,Temperatur' T zwei freie Parameter Θ_A und Θ_B eingesetzt werden: P(E) = 1/ΘA·eXP(-Ei/ΘB) It can be assumed that in equilibrium (normally functioning cardiovascular system) only slight fluctuations of the interval lengths (eg less than 40 milliseconds) will occur from an otherwise relatively equidistant RR sequence, ie the values of E _i are small compared to mean value of a RR interval and statistically distributed. For this situation, the Boltzmann distribution is formally used again for the representation, whereby instead of one, canonical state sum 'Z and the' temperature 'T, two free parameters Θ _A and Θ _B are used: P (E) = 1 / Θ A · EXP (-E i / Θ B )

Daraus können für Zeitreihen aus RR-Intervallen die jeweiligen passenden Parameter Θ_A und Θ_B einer zugeordneten Boltzmann-Verteilung der Fluktuationen über log[P(Ei)] = log[1/ΘA] – (Ei/ΘB)mittels linearer Regression ermittelt werden.From this, the respective suitable parameters Θ _A and Θ _{B of} an assigned Boltzmann distribution of the fluctuations can be transferred for time series from RR intervals log [P (E i )] = log [1 / Θ A ] - (E. i / Θ B ) be determined by linear regression.

Ein bestehendes ideales Gleichgewicht an Fluktuationen bei einer sehr großen Anzahl (Grenzfall unendlich) gemessener ΔRR würde auf eine Boltzmann-Verteilung mit Θ_A = Θ_B führen. Im Realfall gemessener Patientendaten zeigen sich erwartungsgemäß Abweichungen. Somit geben Unterschiede in Θ_A und Θ_B bei der Darstellung eines Datensatzes nach obiger Formel Hinweise auf vorhandene Ungleichgewichtssituationen.An existing ideal equilibrium of fluctuations at a very large number (limit-infinite) measured ΔRR would lead to a Boltzmann distribution with Θ _A = Θ _B. In the real case of measured patient data, deviations are expected as expected. Thus, differences in Θ _A and Θ _B in the presentation of a data set according to the above formula give indications of existing imbalance situations.

In 4 sind für verschiedene Datensätze (30 Patienten) zur jeweiligen Darstellung der ΔRR-Fluktuationen analog einer Boltzmann-Verteilung die mittels linearer Regression ermittelten Parameter Θ_A und Θ_B wiedergegeben. In dieser Übersicht ergaben sich bei den Datensätzen einiger Patienten (4: No. 10, 25, 26 und 30) für Θ_A und Θ_B identische Werte, bei anderen (4: No. 8, 14, 15 und 22) z. T. erhebliche Unterschiede. 5 zeigt die Streuungen von Θ_A und Θ_B um eine Gerade bei Auswertung verschiedener Patientendaten.In 4 For various data sets (30 patients) for the respective representation of the ΔRR fluctuations analogous to a Boltzmann distribution, the parameters Θ _A and Θ _B determined by means of linear regression are reproduced. In this overview, the data sets of some patients ( 4 : No. 10, 25, 26 and 30) are identical for Θ _A and Θ _B , for other ( 4 : No. 8, 14, 15 and 22) z. T. significant differences. 5 shows the scatters of Θ _A and Θ _B around a straight line when evaluating different patient data.

Eine genaue Analyse der Ursachen für Abweichungen zwischen Θ_A und Θ_B zeigt, dass verstärkt auftretende Extrasystolen in einer Zeitreihe praktisch keinen Einfluss auf den Parameter Θ_B haben, jedoch die Größe Θ_A beeinflussen. Starke Veränderungen (pathologische Extrasystolenanzahl, Störungen der EKG-Erfassung) führen auf eine Anzahl auftretender Fluktuationen mit sehr großer zeitlicher Abweichung (deutlich über obigem Beispielwert für normale Abweichungen von ca. 40 Millisekunden) und damit auf eine Abweichung von einer angenäherten Gleichgewichtslage (entsprechend Θ_A = Θ_B). Damit verschiebt sich der Wert von Θ_A signifikant, während der Wert von Θ_B praktisch unverändert bleibt, da die kleineren Fluktuationen für sich betrachtet weiterhin im Gleichgewicht verbleiben. Diese Veränderung bietet die Möglichkeit einer objektiven Bewertung der Qualität erfasster RR-Zeitreihen.An exact analysis of the causes of deviations between Θ _A and Θ _B shows that increased extrasystoles in a time series have practically no influence on the parameter Θ _B , but influence the size Θ _A. Strong changes (pathological extrasystole number, disturbances of the ECG detection) lead to a number of occurring fluctuations with a very large time deviation (clearly above the example value for normal deviations of approx. 40 milliseconds) and thus to a deviation from an approximate equilibrium position (corresponding to Θ _A = Θ _B ). Thus, the value of Θ _A shifts significantly, while the value of Θ _B remains virtually unchanged, as the smaller fluctuations still remain in equilibrium. This change offers the possibility of an objective evaluation of the quality of recorded RR time series.

Ist für einen Patienten einmal eine normale RR-Schlagfolge ermittelt worden, so sind daraus die Werte für Θ_A und Θ_B bekannt, die einer Wiedergabe der individuellen Eigenschaften dieses Herzkreislaufsystems mittels Boltzmann-Verteilung am besten entsprechen. Treten dann in Folge bei erneuten Messungen Verschiebungen von Θ_A gegenüber Θ_B auf, so dass der Betrag der Differenz Θ_A – Θ_B nun über einem als Toleranzgrenze festgelegten Schwellwert S liegt, so indiziert dies entweder eine pathologische Zunahme der Extrasystolenhäufigkeit oder es sind technische Probleme bei der Datenaufnahme aufgetreten, die die Signale verfälschen. In beiden Fällen ist ein Eingreifen notwendig und kann mittels Signalgeber veranlasst werden. Der Schwellenwert kann je nach Zielsetzung dabei entweder als genereller Vorgabewert aus Über sichtsmessdaten erstellt werden (z. B. als Richtwert für eine festgelegte Altersgruppe ermittelt), oder individuell auf einen Patienten abgestimmt sein, wenn dieser Patient aufgrund besonderer Physiologie (z. B. Hochleistungssportler) nicht in das allgemeine Raster einzuordnen ist. Ebenso kann auch ein anderer Schwellenwert vorgegeben werden, z. B. auch als zweite zusätzliche Schwelle, bei dessen Erreichen eine technische Störung angenommen werden muss.If a normal RR impact sequence has been determined for a patient, then the values for Θ _A and Θ _{B are} known which best correspond to a reproduction of the individual characteristics of this cardiovascular system by means of a Boltzmann distribution. If, on renewed measurements, shifts of Θ _{A occur in} relation to Θ _B , so that the magnitude of the difference Θ _A - Θ _{B is} now above a threshold value S defined as the tolerance limit, this indicates either a pathological increase of the extrasystole frequency or it is technical Problems with the data acquisition occurred, which distort the signals. In both cases, intervention is necessary and can be initiated by means of signalers. Depending on the objective, the threshold value can be created either as a general default value from survey data (eg determined as a guideline for a defined age group), or individually adapted to a patient, if this patient is not to be classified in the general grid due to special physiology (eg high-performance athletes). Likewise, another threshold can be specified, for. B. as a second additional threshold, upon reaching a technical fault must be assumed.

Zur Bestimmung der Werte von Θ_A und Θ_B kann nach folgendem Ablaufschema verfahren werden:
Aus der kontinuierlich erfassten Zeitreihe von R-Spitzen (2) werden die auftretenden RR-Intervalländerungen ΔRR (3) detektiert und je nach Intervallbreite in einer Häufigkeitsverteilung gespeichert. Die Erstellung dieses Histogramms erfordert in jedem Zyklus lediglich die Bestimmung der Intervalländerung ΔRR und das Hochsetzen eines entsprechenden Zählers n (vgl. Flussdiagramm nach 6). Da nur niedrige Werte von ΔRR Gleichgewichtsfluktuationen darstellen und die Auflösung (insbesondere eines Implantats) begrenzt ist, genügt hier in den meisten Fällen bereits eine geringe Zählrate, z. B. in der Größenordnung von n = 5. Anschließend werden mittels linearer Regression die für eine Boltzmann-Verteilung einzusetzenden Parameter Θ_A und Θ_B bestimmt und geprüft, ob der erhaltene Betrag des Differenzwerts |Θ_A – Θ_B| über dem Schwellenwert S liegt.To determine the values of Θ _A and Θ _B , proceed according to the following flow chart:
From the continuously acquired time series of R peaks ( 2 ), the occurring RR interval changes ΔRR ( 3 ) and stored in a frequency distribution depending on the interval width. The creation of this histogram requires only the determination of the interval change ΔRR in each cycle and the incrementing of a corresponding counter n (see flow chart in FIG 6 ). Since only low values of ΔRR represent equilibrium fluctuations and the resolution (in particular of an implant) is limited, in most cases a low counting rate is sufficient here, eg. Then, by means of linear regression, the parameters Θ _A and Θ _{B to} be used for a Boltzmann distribution are determined and checked as to whether the obtained magnitude of the difference value | Θ _A - Θ _B | is above the threshold S

Da die Bestimmung der Parameter Θ_A und Θ_B als Datenmaterial nur eine Häufigkeitsverteilung von aufgezeichneten ΔRR-Schwankungen benötigt, lassen sich diese im Vergleich zu einer vollständigen EKG-Protokollierung sehr stark reduzierten Daten auch in kleineren Speichern ablegen. So lässt sich beispielsweise eine erfindungsgemäße Vorrichtung zur EKG-Auswertung dergestalt realisieren, dass ein vom Patienten mitgeführtes Gerät oder auch ein Implantat einen Zwischenspeicher enthält, in dem die aufgenommene RR-Zeitreihe nur als Histogramm aufgetretener ΔRR-Häufigkeiten abgelegt wird. Dieses Histogramm kann dann zur erfindungsgemäßen Auswertung als relativ kleiner Datensatz (erforderlich sind hierzu beispielsweise für einen 24-Stunden-Messzeitraum nur 12 Byte) telemetrisch an externe Einheiten übertragen werden.Since the determination of the parameters Θ _A and Θ _B requires only a frequency distribution of recorded ΔRR fluctuations as a data material, these data can also be stored in smaller memories compared to a complete ECG logging of greatly reduced data. Thus, for example, a device according to the invention for ECG evaluation can be realized in such a way that a device carried by the patient or else an implant contains an intermediate memory in which the recorded RR time series is stored only as a histogram of occurred ΔRR frequencies. This histogram can then be transmitted telemetrically to external units for evaluation according to the invention as a relatively small data set (this requires, for example, only 12 bytes for a 24-hour measurement period).

In einer erweiterten Ausführungsform der Erfindung sind Mittel zur Umsetzung des erfindungsgemäßen Verfahrens als Algorithmus auf entsprechend miniaturisierte Datenverarbeitungs-Komponenten in das Implantat integriert, beispielsweise als anwendungsspezifische Schaltkreise (ASICs) oder Mikroprozessoren (μP). Damit sind dann die einzelnen Auswertungen auch im Implantat selbst möglich. Eine signifikante Änderung der Häufigkeit von Extrasystolen könnte dann von Implantat selbst detektiert werden und die entsprechende Information (Übersteigen des Schwellenwerts S) zur weiteren Diagnose übertragen werden.In an extended embodiment the invention are means for implementing the method according to the invention as an algorithm on correspondingly miniaturized data processing components integrated into the implant, for example as an application-specific Circuits (ASICs) or microprocessors (μP). So that's the individual evaluations also possible in the implant itself. A significant change the frequency of extrasystoles could then be detected by the implant itself and the corresponding Information (exceeding the threshold value S) for further diagnosis.

Die Erfindung erlaubt die automatisierte Erkennung von Veränderungen der Extrasystolenhäufigkeit. Dabei kann z. B. durch eine telemetrische Übertragung weniger Herzschlagdaten eine schnelle Diagnosestellung erreicht werden. Die nach extern zu übertragende Datenmenge ist zudem sehr gering und erlaubt so problemlos eine Überprüfung des Patientenstatus, z. B. im 24h-Rhythmus. Eine aufwändige und fehlerbehaftete Auswertung von irregulären Einzelereignissen z. B. mittels Morphologieanalyse entfällt, da ausschließlich auf das leicht verfügbare RR-Intervall zurückgegriffen wird.The Invention allows automated detection of changes the extrasystole frequency. It can be z. B. by telemetry transmission less heartbeat data a quick diagnosis can be achieved. The externally transmitted The amount of data is also very low and thus allows a problem-free review of the Patient status, eg In 24-hour rhythm. An elaborate one and erroneous evaluation of irregular single events z. B. by means of morphology analysis, there exclusively on the easily available RR interval resorted becomes.

Eine Vorrichtung zur Umsetzung des erfindungsgemäßen Verfahrens erfordert keine besonderen Aufwendungen, so dass es auch für tragbare Geräte bzw. Implantate geeignet ist. Die hierzu beispielsweise in einem Implantat durchzuführenden Berechnungen betreffen wenige einfache Zähloperationen je Herzzyklus, der einzusetzende Algorithmus beschränkt sich auf Speicherung des ΔRR-Histogramms, lineare Regression und Übertragung ganzzahliger Werte. Die Datenspeicherung im Implantat erfordert wenige Byte. Derartige Funktionen können bereits von sehr einfachen DV-Komponenten (z. B. als ASIC oder μP) bewerkstelligt werden. Der Energieverbrauch ist entsprechend gering.A Apparatus for implementing the method according to the invention requires no special expenses, so that it is also suitable for portable devices or Implants is suitable. This, for example, in an implant to perform calculations concern a few simple counting operations each heart cycle, the algorithm to be used is limited on storage of the ΔRR histogram, linear regression and transmission integer values. Data storage in the implant requires few bytes. Such functions can already be very simple DV components (eg ASIC or μP). Of the Energy consumption is correspondingly low.

Claims

Method for monitoring the frequency of occurrence of extrasystoles in ECG signals, wherein electrodes detect heart beats as a sequence of R peaks and, for example, B. are recorded as RR time series and the occurring in the sequence of R peaks variations of the RR interval lengths for different temporal difference values ΔRR _i sorted and stored with the frequency occurring in each case as ΔRR _i distribution in the form of a data set (histogram) , characterized in that the ΔRR _i distribution is approximated by determining two parameters Θ _A and Θ _B as Boltzmann distribution in the form IP (ΔRR _i ) = 1 / Θ _A · exp (-ΔRR _i / Θ _B ) and at Continuous recalculation of the distribution with new ECG signals Changes in the values determined for the parameters Θ _A and Θ _B can be identified as changes in the frequency of extrasystoles occurring.

A method according to claim 1, characterized in that a significant change in the determined for a Boltzmann distribution value for the parameter Θ _A compared to the also determined value for the parameter Θ _{B identifies} as a signal for changes in the frequency of extrasystoles occurring is ficified.

Method according to claim 1 or 2, characterized in that an occurring difference between the values of the parameters Θ _A and Θ _B beyond a predetermined threshold value S is used as an indicator for pathological changes in the frequency of extrasystoles occurring or for technical disturbances of ECG signal acquisition.

Method according to claim 3, characterized that the threshold S for Individual patient evaluation of patient-related ECG data is determined.

A method according to claim 3 or 4, characterized in that the threshold value S is set so that exceeding the difference amount | Θ _A - Θ _B | signaled a technical fault in the acquisition of the ECG data.

Device for carrying out the method according to one of claims 1 to 5, characterized in that means for detecting heartbeats as a sequence of R-peaks are present, means for creating a ΔRR distribution function and means for transmitting or storing a corresponding data set and means for Determining the parameters Θ _A and Θ _B and storing one or more predetermined threshold values S and means for comparing the differential amount | Θ _A - Θ _B | with stored thresholds.

Apparatus according to claim 6, characterized in that the means for determining the parameters Θ _A and Θ _B and for storing one or more predetermined threshold values S and the means for comparing the difference amount | Θ _A - Θ _B | with the stored threshold values S as miniaturized data processing elements (ASIC, μP).

Device according to claim 7, characterized in that that the device is designed as a portable ECG device or as an implant.