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Einleitung: Für die Entwicklung einer Neuroprothese zur Behandlung von Schluckstörungen wurde ein kombiniertes EMG-Bioimpedanzmesssystem für die Erkennung und Klassifizierung des Schluckvorgangs entwickelt. Voraussetzung für eine zeitgerechte Stimulation der am Schlucken beteiligten Muskulatur sind Algorithmen, die eine automatisierte Erkennung und Bewertung des Schluckvorgangs ermöglichen.

Methoden: Algorithmen wurden für die Erkennung und Bewertung des Schluckvorgangs auf der Grundlage physiologischer Merkmale in Kombination mit Klassifikatoren entwickelt und optimiert. Die Erkennungsraten wurden an 2500 händisch gekennzeichneten Schlucken unterschiedlicher Konsistenz (Speichel, Nahrungsmittel) von 30 Normalpersonen geprüft.

Ergebnisse: Die besten Erkennungsraten konnten mit einem zweistufigen Algorithmus aus physiologischen Merkmalen (EMG-Aktivität) und einem Klassifikator erreicht werden. Dabei wurden Schlucke mit einer Sensitivität von 91,5% und Spezifität von 94,8% erkannt. Die Erkennung eines Speichelschlucks gelang in 81,9% und von einem Nahrungsmittelschluck in 91.7%.

Schlussfolgerungen: Mit den entwickelten Algorithmen kann aus den Ergebnissen eines EMG-Bioimpedanzmesssystems ein Schluck erstmals sicher erkannt und bewertet werden. Die Grundlagen zur Entwicklung eines einfachen klinischen Messgeräts und der automatisierten Stimulation der Mundbodenmuskulatur im Rahmen einer Schluckneuroprothese wurden damit gelegt.

Unterstützt durch: Finanziell gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung