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84. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e. V.

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e. V.

08.05. - 12.05.2013, Nürnberg

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Schlafstadienbestimmung mit Hilfe bewegungsbasierter Sensortechnologie

Meeting Abstract

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  • corresponding author Maximilian Traxdorf - Hals-Nasen-Ohren-Klinik, Kopf und Halschirurgie, Erlangen
  • Stefan Gradl - Lehrstuhl für Mustererkennung (Informatik 5), Erlangen
  • Florian Angerer - Hals-Nasen-Ohren-Klinik, Kopf und Halschirurgie, Universitätsklinikum, Erlangen
  • Heinrich Iro - Hals-Nasen-Ohren-Klinik, Kopf und Halschirurgie, Universitätsklinikum, Erlangen
  • Heike Leutheuser - Lehrstuhl für Mustererkennung (Informatik 5), Erlangen
  • Bjoern Eskofier - Lehrstuhl für Mustererkennung (Informatik 5), Erlangen
  • Juliane Lauten - Hals-Nasen-Ohren-Klinik, Kopf und Halschirurgie, Universitätsklinikum, Erlangen
  • Patrick Kugler - Lehrstuhl für Mustererkennung (Informatik 5), Erlangen

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. 84. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. Nürnberg, 08.-12.05.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. Doc13hnod723

doi: 10.3205/13hnod723, urn:nbn:de:0183-13hnod7236

Veröffentlicht: 15. April 2013

© 2013 Traxdorf et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Eine standardisierte Schlafstadienbestimmung erfordert neben einem EEG und EOG auch ein submentales EMG. Diese Tatsache macht eine ambulante Schlafstadienanalyse weitgehend unpraktikabel. Der tragbare (ca. 20 g) und drahtlose Shimmer-Sensor™ ermöglicht erstmals eine rein kabellose, bewegungsbasierte Schlafstadienbestimmung (Wach, NREM, REM).

Methodik: Beschleunigungssensoren auf der Matratze detektieren indirekt durch Vibrationen im Schlaf geringste Körperbewegungen. Die extrahierten Daten der kontinuierlich aufgezeichneten Bewegungssignale der Shimmer™-Sensoren wurden nach Aufarbeitung mit Hilfe mathematischer Algorithmen (Naive Bayes Klassifikator mit 10-fold cross-validation) mit einer zeitlich synchronisierten manuellen Schlafstadienanalyse (nach AASM, 2007) korreliert. Die Auswertung erfolgte mit Hilfe von Matlab R2012a (The MathWorks, Inc).

Ergebnisse: Bei insgesamt zehn gesunden Probanden (n=10) wurden im Rahmen einer kardiorespiratorischen Polysomnografie Bewegungssignale durch Shimmer™-Sensoren unter dem Kopfkissen und am Fußende der Matratze aufgezeichnet. Insgesamt wurden 10.018 Einzelepochen der manuellen Schlafstadienanalyse mit den Datensätzen der Shimmer™-Sensoren korreliert. Die mathematisch aufbereiteten bewegungsbasierten Datensätze ergaben eine Korrelation zur manuellen Schlafstadienanalyse von 80%.

Schlussfolgerung: Die kompakte, drahtlose und einfach zu handhabende Sensortechnologie könnte in Zukunft das ambulante Diagnostik-Setup von Schlafstörungen um eine orientierende Schlafstadienanalyse erweitern.

Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.