Diagnostische Zeitreihenanalyse von Herzschlag und Atmung bei Parkinson, Schlafstörungen und Herzrhythmusstörungen im Vergleich zu Gesunden
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Jedermann weiß, dass sich beim Joggen die Atmung mit den Beinbewegungen synchronisiert. Aber wie sieht das für das Herz aus? Beim Schlafen gibt es verschiedene Phasen der Synchronisation von Herzschlag und Atmung. Diese Phasen spiegeln die Schlafstadien wider – an ihnen lässt sich also erkennen, ob jemand sich im Tief- oder im Traumschlaf befindet. Diese Ergebnisse basierend auf 112 gesunden Probanden im Alter von 20 bis über 70 Jahren, sind eindeutig und unabhängig von Geschlecht, Alter und Körper-Massen-Index. Um sie zu erhalten, haben wir einen auf Methoden der Theoretischen Physik beruhenden automatischen Algorithmus entwickelt, der die Synchronisationsphasen objektiv erkennen kann. Der Nachweis von Übergängen in der Phasensynchronisation in experimentellen physiologischen Daten zeigt die praktische Bedeutung vieler theoretischer Arbeiten. Eine mögliche Anwendung der Resultate liegt in der automatischen Erkennung von Schlafstadien allein auf der Basis von Herzschlag- und Atmungsaufzeichnungen, die – anders als konventionelle Analysen – keine stationäre Aufnahme in einem Schlaflabor erfordern. Eine Parkinson-Erkrankung zeigt sich häufig in motorischen Störungen bei den Patienten, wozu neben dem Zittern auch Probleme in der für normales ein Gehen erforderlichen koordinierten Bewegung der beiden Beine gehören. Aber wie wirkt sich die Parkinson-Erkrankung auf die Koordination im Gehirn aus, und kann man sie bereits dort nachweisen? Mit Hilfe von Methoden aus der Statistischen Physik und der Zeitreihenanalyse, d.h. der Phasensynchronisationsanalyse und einer neu entwickelten Kreuzmodulationsanalyse konnten wir zeigen, dass auch die Koordination der Gehirnwellen in der linken und rechten Hirnhälfte bei Parkinson-Patienten beeinträchtigt ist. Viele Synchronisations- und Kreuzmodulationsindizes für Gehirnwellen sind bei den Patienten deutlich reduziert im Vergleich mit gesunden Probanden gleichen Alters. Und das nicht nur während körperlicher Aktivität, sondern auch unter wohl kontrollierten und unbeeinflussten Bedingungen während des Schlafs. Die Ergebnisse könnten in Zukunft helfen, die Diagnostik und Prognose für Parkinson-Patienten zu verbessern, denn eine Analyse von Gehirnwellen (EEGs) könnte die bisher zur Bewertung der Erkrankung verwendete Punkteskala ergänzen. Überraschend waren für uns vor allem die deutlichen Unterschiede in den Wechselwirkungen zwischen linker und rechter Hirnhälfte bei Parkinson-Patienten im Vergleich zu gesunden Probanden. Insgesamt hat es uns auch überrascht, wie stabil und gut in verschiedenen Probanden reproduzierbar die Muster der komplexen Wechselwirkungen zwischen Oszillationen im Hirn sind.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Deceleration capacity of heart rate as a predictor of mortality after myocardial infarction: a cohort study, The Lancet 367, 1674-1681 (2006)
A. Bauer, J. W. Kantelhardt, P. Barthel, R. Schneider, T. Mäkikallio, K. Ulm, K. Hnatkova, A. Schömig, H. Huikuri, A. Bunde, M. Malik und G. Schmidt
- Phase rectified signal averaging detects quasi-periodicities in non-stationary data, Physica A 364, 423-434 (2006)
A.Bauer, J. W. Kantelhardt, A. Bunde, P. Barthel, R. Schneider, M. Malik und G. Schmidt
- Cardiovascular and respiratory dynamics during normal and pathological sleep, Chaos 17, 015116 (2007)
T. Penzel, N. Wessel, M. Riedl, J. W. Kantelhardt, S. Rostig, M. Glos, A. Suhrbier, H. Malberg und I. Fietze
- Experimental evidence for phase synchronization transitions in human cardiorespiratory system, Phys. Rev. Lett. 98, 054102 (2007)
R. Bartsch, J. W. Kantelhardt, T. Penzel und S. Havlin
- Fluctuation and synchronization of gait intervals and gait force profiles distinguish stages of Parkinson's disease, Physica A 383, 455-465 (2007)
R. Bartsch, M. Plotnik, J. W. Kantelhardt, S. Havlin, N. Giladi und J. M. Hausdorff
- Phase-rectified signal averaging for the detection of quasi-periodicities and the prediction of cardiovascular risk, Chaos 17, 015112 (2007)
J. W. Kantelhardt, A. Bauer, A. Y. Schumann, P. Barthel, R. Schneider, M. Malik und G. Schmidt
- Bivariate phase-rectified signal averaging, Physica A 387, 5091-5100 (2008)
A. Y. Schumann, J. W. Kantelhardt, A. Bauer und G. Schmidt
- Cardiovascular oscillations and correlations during sleep, Proc. 5th Conference of the European Study Group on Cardiovascular Oscillations, Parma, Italy (2008)
A. Y. Schumann, A. Bauer, T. Penzel, G. Schmidt und J. W. Kantelhardt
- Comparison of detrending methods for fluctuation analysis, Physica A 387, 5080-5090 (2008)
A. Bashan, R. Bartsch, J. W. Kantelhardt und S. Havlin
- Analysis of blood pressure - heart rate feedback regulation under non-stationary conditions: beyond baroreflex sensitivity, Physiol. Meas. 30, 631-645 (2009)
M. I. Bogachev, O. V. Mamontov, A. O. Konradi, Y. D. Uljanitski, J. W. Kantelhardt, and E. V. Schlyakhto
- Bivariate phase-rectified signal averaging – a novel technique for cross-correlation analysis in noisy nonstationary signals, J. Electrocardiology 42, 602-606 (2009)
A. Bauer, P. Barthel, A. Müller, J. Kantelhardt und G. Schmidt
- Cross-modulated amplitudes and frequencies characterize interacting components in complex systems, Phys. Rev. Lett. 102, 098701 (2009)
F. Gans, A. Y. Schumann, J. W. Kantelhardt, T. Penzel und I. Fietze
- Detection of cardiorespiratory synchronization based on reconstructed respiration, Chaos 19, 015106 (2009)
C. Hamann, R. P. Bartsch, A. Y. Schumann, T. Penzel, S. Havlin und J. W. Kantelhardt
- Fractal and multifractal time series, in: “Encyclopedia of Complexity and Systems Science”, Hrsg. R.A. Meyers, Eintrag 00620 (2009)
J. W. Kantelhardt
- Effects of Parkinson's disease on brain-wave phase synchronization and cross modulation, EPL 89, 48001 (2010)
K. Stumpf, A. Y. Schumann, M. Plotnik, F. Gans, T. Penzel, I. Fietze, J. M. Hausdorff und J. W. Kantelhardt
