Identifizieren von Patienten mit Vorhofflimmern anhand von HRV-Parametern / Identification of patients with atrial fibrillation using HRV parameters : Biomedizinische Technik Jump to ContentJump to Main Navigation
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Biomedical Engineering / Biomedizinische Technik

Editor-in-Chief: Dössel, Olaf

Editorial Board Member: Augat, Peter / Gehring, Hartmut / Haueisen, Jens / Jockenhoevel, Stefan / Lenarz, Thomas / Leonhardt, Steffen / Niederlag, Wolfgang / Plank, Gernot / Radermacher, Klaus M. / Schkommodau, Erik / Schmitz, Georg / Stieglitz, Thomas / Witte, Herbert / Boenick, Ulrich / Jaramaz, Branislav / Kraft, Marc / Lenthe, Harry / Lo, Benny / Mainardi, Luca / Micera, Silvestro / Penzel, Thomas / Robitzki, Andrea A. / Schaeffter, Tobias / Snedeker, Jess G. / Sörnmo, Leif / Sugano, Nobuhiko / Werner, Jürgen / Wintermantel, Erich /


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1862-278X
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Identifizieren von Patienten mit Vorhofflimmern anhand von HRV-Parametern / Identification of patients with atrial fibrillation using HRV parameters

Nicole Kikillus1 / Gerd Hammer2 / Armin Bolz3

1Institut für Biomedizinische Technik, Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Deutschland

2Institut für Biomedizinische Technik, Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Deutschland

3Institut für Biomedizinische Technik, Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Deutschland

Korrespondenz: Dipl.-Ing. Nicole Kikillus, Institut für Biomedizinische Technik, Universität Karlsruhe, Hertzstr. 16, 76187 Karlsruhe, Deutschland Phone: +49-(0)721-608-4422 Fax: +49-(0)721-608-4424

Citation Information: Biomedizinische Technik. Volume 53, Issue 1, Pages 8–15, ISSN (Online) 1862278X, ISSN (Print) 00135585, DOI: 10.1515/BMT.2008.002, February 2008

Publication History

Received:
2007-03-14
Accepted:
2007-10-29
Published Online:
2008-02-06

Zusammenfassung

Vorhofflimmern ist die häufigste und klinisch wichtigste Herzrhythmusstörung. Eine der bedrohlichsten Folgeerkrankungen ist der Schlaganfall. Um die Anzahl der Schlaganfälle zu reduzieren, müssen Vorhofflimmerpatienten sicher als solche identifiziert werden, um sie anschließend frühzeitig therapieren zu können. Grundlage für den hier vorgestellten Algorithmus bildet ein 60 Minuten langes Einkanal-EKG. Darin werden zunächst die R-Zacken detektiert und anschließend die RR-Abstände berechnet. Um die RR-Abstände pulsunabhängig zu erhalten, wird eine Normierung auf 60 Schläge pro Minute durchgeführt. Zur Analyse wird ein Parameter der Herzfrequenzvariabilität im Zeitbereich (SDSD) berechnet und der sogenannte Poincaré-Plot erstellt, mit dem eine automatische Bildanalyse durchgeführt wird. Aus den Ergebnissen der Zeitbereichs- und Bildanalyse wird ein Risikolevel bestimmt, anhand dessen entschieden werden kann, ob es sich um einen Vorhofflimmerpatienten handelt. Die Besonderheit des hier vorgestellten Algorithmus liegt darin, Vorhofflimmerpatienten auch dann zu erkennen, wenn zum Zeitpunkt der Analyse überhaupt kein Vorhofflimmern im EKG vorliegt. Die mit dem Algorithmus erreichte Sensitivität hängt von der Vorhofflimmerlast ab. Aber selbst bei einer Vorhofflimmerlast von 0% beträgt die Sensitivität ca. 83%.

Abstract

Atrial fibrillation is the most common sustained cardiac rhythm disturbance. One of the most drastic complications is embolism, particularly stroke. Patients with atrial fibrillation have to be identified. This can lead to early therapy and thus avoiding strokes. The algorithm presented here detects atrial fibrillation securely and reliably. It is based on a single-channel ECG, which takes 60 min. First, the R-peaks are detected from the ECG and the RR interval is calculated. To be independent from pulse variations, the RR interval is normalized to 60 bpm. A parameter of heart rate variability is calculated in time domain (SDSD) and the so-called Poincaré plot is generated. The image analysis of the figures of the Poincaré plot is made automatically. The results from analysis in time domain, as well as image analysis, yield a risk level, which indicates the probability for the occurrence of atrial fibrillation. Even if there is no atrial fibrillation in the ECG while analyzing, it is possible to identify patients with atrial fibrillation. The sensitivity depends on the burden of atrial fibrillation. Even if a burden of 0% is assumed, the results still prove satisfactory (sensitivity of nearly 83%).

Keywords: EKG-Monitoring; Elektrokardiografie; paroxysmales Vorhofflimmern; Poincaré-Plot; Prävention; Schlaganfall; ECG monitoring; electrocardiography; ischemic stroke; paroxysmal atrial fibrillation; Poincaré plot; prevention

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[1]
Wen-Ling Chang, Charles Jia-Yin Hou, Shu-Ping Wei, Jui-Peng Tsai, Ying-Ju Chen, Mei-Lin Chen, Chi-Chia Chuech, Chung-Lieh Hung, Ming-Yuan Huang, Chao-Hsiung Lee, Hung-I Yeh, and Shou-Chuan Shih
International Journal of Gerontology, 2015
[2]
Sebastian Winkler, Carsten Axmann, Brunhilde Schannor, Simone Kim, Thomas Leuthold, Michael Scherf, Robert Downes, Herbert Nettlau, and Friedrich Koehler
Journal of Electrocardiology, 2011, Volume 44, Number 4, Page 460

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