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85. 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.

28.05. - 01.06.2014, Dortmund

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Erste Ergebnisse der Analyse von hoch aufgelösten Daten der Rhino-Flowmetrie

Meeting Abstract

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  • corresponding author Achim Georg Beule - Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Greifswald
  • Chrstoph Klatt - Institut für Mathematik und Informatik, Greifswald
  • Werner Hosemann - Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Greifswald
  • Christoph Bandt - Institut für Mathematik und Informatik, Greifswald

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. 85. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. Dortmund, 28.05.-01.06.2014. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2014. Doc14hnod587

doi: 10.3205/14hnod587, urn:nbn:de:0183-14hnod5872

Veröffentlicht: 14. April 2014

© 2014 Beule et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Die Rhino-Flowmetrie, auch Langzeit-Rhinoflowmetrie, ist eine innovative rhinologische Untersuchungsmodalität, bei der die Messung von nasaler Atemströmung, Herzfrequenz und des Atemminutenvolumens über einen Zeitraum von 24 h möglich ist. Damit erhält der Untersucher Einblick in die Arbeitsweise der Nase bei Aktivitäten des täglichen Lebens. Zur Entwicklung einer automatisierten Auswertung ist eine Fehlerdetektion mit Analyse des Grundrauschens der Daten notwendig.

Methodik: Anhand von 30 Datensätzen wurde eine Softwaremodifikation entwickelt, um Daten im 50 Hz-Takt der wissenschaftlichen Analyse zugänglich zu machen. Mittels Mathlab® konnten so die gewonnen Daten einer mathematischen Analyse zugeführt werden.

Ergebnisse: Anhand von Beobachtungen konnten 3 typische Fehler in den Datensätzen charakterisiert werden. Durch eine mathematisch-vergleichende Analyse in der Berechnung der Atemfrequenz wird die Fortentwicklung der bestehenden Software konkretisiert und illustriert. Als neue abgeleitete Parameter können nun das durchschnittliche Atemvolumen berechnet und zudem Datenausfälle automatisiert gekennzeichnet werden. Auch der verwendete Eichfaktor kann in die Auswertung zukünftiger Messungen einbezogen werden.

Schlussfolgerung: Durch Analyse hochaufgelöster Daten kann die Rhino-Flowmetrie genauer untersucht werden. Eine automatisierte Detektion von Fehlmessungen erscheint möglich, um so die Zuverlässigkeit des diagnostischen Verfahrens zu steigern.

Der Erstautor gibt keinen Interessenkonflikt an.