Im Rahmen seiner Arbeit entwickelte Dario Ziswiler ein "Schlaflabor für zu Hause" mit dem Ziel, Schlafapnoe ohne den Besuch eines Schlaflabors zu erkennen.
Die Arbeit von Dario Ziswiler baut auf einer Reihe vergangener Bachelor- und Masterarbeiten auf, welche sich alle dem selben Thema gewidmet haben.
Schlafapnoe ist eine Schlafstörung, die sich durch schnaubende und schnarchende Geräusche sowie Atemaussetzer von bis zu 10 Sekunden äußert. Die Diagnose dieser Krankheit erfolgt normalerweise in einem Schlaflabor. Die vielen Elektroden und Kabel, die dabei zum Einsatz kommen, können jedoch störend sein und sich negativ auf den Schlaf des Patienten auswirken.
Deswegen sollte ein System entwickelt werden, welches Schlafapnoe berührungslos detektiert und zu Hause in gewohnter Umgebung eingesetzt werden kann.
Lösungsansatz
Das Messsystem verwendete eine 3D-ToF-Kamera zur Untersuchung der Volumenänderungen im Brust- und Bauchbereich des Patienten. Basierend auf diesen Volumenänderungen wurden die drei relevanten Parameter für Schlafapnoe - Atemvolumen, Atemfrequenz und Atemaussetzer - berechnet. Die Berechnungen erfolgten in den Liegepositionen Rücken-, Bauch- und Seitenlage. Zusätzlich wurde untersucht, wie sich die Verwendung einer Decke auf die Atemalgorithmen auswirkt. Der Code wurde entsprechend angepasst, um Messungen über eine Nacht hinweg durchführen zu können.
Realisierung
Im Rahmen der Realisierung wurden die Berechnungen in Python programmiert. Das Volumen von Brust- und Bauchbereich wurde durch Integration der einzelnen Pixelvolumina ermittelt. Es fanden verschiedene Messungen statt, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
Ergebnisse
Die Ergebnisse zeigten, dass das Atemvolumen in Rückenlage mit einem durchschnittlichen relativen Fehler von 2,63% beim Einatmen und 0,46% beim Ausatmen im Vergleich zum Referenzsystem berechnet werden konnte. Auch die durchschnittliche Atemfrequenz und verschiedene Atemaussetzer ließen sich zuverlässig bestimmen. Ähnliche Ergebnisse wurden in Seitenlage erzielt, während in Bauchlage der Fehler beim Atemvolumen etwas größer war. Die Untersuchung der Deckenauswirkungen ergab, dass die Pose-Erfassung gut funktionierte, solange Schultern, Ellbogen und Hände nicht von der Decke verdeckt wurden. Sobald der Patient jedoch vollständig bedeckt war, war eine korrekte Pose-Erfassung nicht mehr möglich. Durch Experimente mit verschiedenen Decken konnte festgestellt werden, dass eine braune Polyester-Decke die besten Ergebnisse lieferte. Der Code wurde entsprechend vorbereitet, um Messungen über eine ganze Nacht durchführen zu können.
Wie weiter?
Mit Blick in die Zukunft kann der gut funktionierende Atemalgorithmus auf ein Embedded System übertragen werden, um ein funktionsfähiges Gesamtsystem zu präsentieren.
Weitere Informationen auf der Website von Sensors.ch
