Zusammenfassung
Dieses Kapitel umfasst Messungen und Ergebnisse der in den Kapiteln 4-6 beschriebenen Konzepte, Verfahren und Lösungansätze. Zu Beginn werden die Ergebnisse messtechnischer Validierung sensorischer Methoden zur PW-Erfassung dargestellt. In den nachfolgenden Unterabschnitten wird die räumliche PW-Signalverteilung in MKS-Kanälen, die PW-Identifikation und Bewertung, die Ableitung transmittierter, optischer Gesamtintensitäten und die Verifikation der Modelle zur Lichtausbreitung im Unterarmgewebe dargestellt. Messungen zur Verifikation des Strahlenschutzes schließen das Kapitel ab.
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Notes
- 1.
CW-Doppler: Continues Wave Doppler (Keine Pulsung des Sendesignals)
- 2.
Proband 07 stand für die Messung nicht zur Verfügung
- 3.
Skaleneinheiten (SKE) entsprechen der Abtastwerten nach Digitalisierung der Sensorsignale
- 4.
Während bei der Radialis-Ableitung die Kanäle 1-4 näher am Handgelenk positioniert sind, sind dies bei der Ulnaris die Kanäle 8-5.
- 5.
Dass handgelenksnahe Positionen zu stärkeren Signalbeiträgen führen, wurde auch bei den Messungen mit dem PPG-EKS beobachtet.
- 6.
Vgl. Witten and Frank [2005, S. 290 ff]
- 7.
Richtig-Positiv-Rate: Verhältnis der Anzahl richtig erkannter PW-Signale zur Gesamtzahl der erkannten PW-Signale; Richtig-Negativ-Rate: Verhältnis der Anzahl richtig erkannter Artefakt-Signale zur Gesamtzahl der erkannten Artefakt-Signale
- 8.
Da bei ARP bereits 100% Diskriminanzleistung erreicht werden, führt eine Kombination zu keinen besseren Ergebnissen.
- 9.
Zuordnung berücksichtigt die unterschiedliche Achsenskalierung.
- 10.
Vgl. hierzu Abschnitt 5.8 auf Seite 106
- 11.
Nullwerte würden eine nicht eindeutige und negative Werte eine fehlerhafte Zuordnung anzeigen.
- 12.
Ein Infinite Impulse Response Filter (HR) wurde aufgrund der immanenten Phasenverzerrung als Referenz ausgeschlossen.
- 13.
- 14.
Zum Vergleich: Untersuchungen von Xu et al. [2006] fordern eine minimale Filterordnung von 600, um vergleichbare Filterwirkung zu erzielen
- 15.
Die Filterordnung entspricht beim FIR-Filter der Länge der Impulsantwort.
- 16.
Der erforderliche Rechenaufwand für Klassifikation und Qualitätsbestimmung kann vernachlässigt werden (vgl. Unterabschnitt 7.3.3).
- 17.
Auf die Energie-Band-Zerlegung kann die traditionelle chinesische Pulsdiagnose (TCPD) angewendet werden
- 18.
Unter Erkennungsgenauigkeit wird das arithmethische Mittel richtig erkannter PW- und Rauschsignale verstanden.
- 19.
Vgl. Unterabschnitt 4.5 auf Seite 68
- 20.
Als Grund dafür wird die einfachere Tastung und Lokalisierung der Radialisarterie durch einen ungeübten Untersucher in der begrenzten Messzeit vermutet. Die automatischen MKS-Messungen sind aufgrund der eher konstanten Randbedingungen für die Messung als aussagekräftiger zu werten.
- 21.
entsprechend der LED-Ein- und -Ausschaltzeiten
- 22.
Um alle Kombinationen der 4 Geometrievarianten und 5 Dämpfungskoeffizienten-Zielintervalle zu berücksichtigen, waren insgesamt 20 Kernsimulationsläufe notwendig.
- 23.
Prototyp des Einkanalsensors vgl. Abschnitt. 4.5 auf Seite 68
- 24.
Matlab-Funktion CalcMeanSigPower.m
- 25.
Zwischen Dämpfungsvektor und Logarithmus der gemessenen Intensitäten
- 26.
I n bezeichnet die Intervallbreite (I n ∈ [10,20,30,40,50][%]) und i den Inkrementations- Index (i ∈ [1,10]w)
- 27.
Tabelle 7.7 zeigt die durch Verifikation mit der Gesamtintensität gefundenen optischen Dämpfungskoeffizienten μ tsim im Vergleich zur Literaturreferenz μ tef bei Variationsintervallbreite I5 mit zugehörigen Subintervall-Indizes. Zur Berechnung von μ tsim vgl. Formel 7.11 auf Seite 195.
- 28.
CompareIntensityProfilsMeasuredMCS.m
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© 2013 Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden
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Couronné, R. (2013). Messungen und Ergebnisse. In: Erfassung der Pulswelle am Unterarm. Aktuelle Forschung Medizintechnik. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-8348-2403-5_7
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