Kontaktlose Diagnose: Forschungsteam entwickelt neuartige Messtechnik zur Bestimmung der Vitaldaten

Habe ich Fieber? Ist mein Blutdruck ok? Und wie hoch ist mein Puls? Wie gut oder schlecht es unserem Körper in einem bestimmten Moment geht, können Medizinerinnen und Mediziner zuverlässig und schnell bestimmen, indem sie sogenannte Vitalparameter wie Körpertemperatur, Sauerstoffsättigung, Atem- oder Herzfrequenz messen. Besonders wichtig ist die Vitalzeichenkontrolle bei chronisch erkrankten Personen und Patientinnen und Patienten auf Intensivstationen, deren lebenswichtige Körpersignale längerfristig oder gar rund um die Uhr überwacht werden müssen.

Ob Clip am Finger oder Klebe-Elektroden: Alle Messmethoden, die dabei eingesetzt werden, haben eines gemeinsam: Damit die notwendigen Daten ermittelt werden können, muss ein Sensor am Körper angebracht werden. „Das ist für die Menschen, die die Messgeräte tragen müssen, nicht nur unkomfortabel, sondern führt gerade bei besonders empfindlichen Personen häufig auch zu Schmerzen oder Irritationen der Haut. Beim Anbringen der Geräte können außerdem Krankheitserreger übertragen werden und Patientinnen und Patienten sowie auch das Personal gefährden“, erklärt Professor Gunter Notni, Leiter des Fachgebiets Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung (QBV) an der TU Ilmenau, die Motivation der Forschenden.

Messungen unabhängig von Bewegung, Hautfarbe und sichtbarem Licht

Wie lassen sich diese Risiken vermeiden und Vitalparameter auch berührungslos, das heißt ohne Messköpfe am Körper, möglichst einfach, genau, schnell und vor allem robust gegenüber Störungen von außen und sogar im Dunkeln bestimmen? Diese Frage hat sich das Forschungsteam unter Leitung der Universität Duisburg-Essen gestellt. Zwar existieren bereits jetzt kontaktlose Kamerasysteme zur Messung von Vitalparametern. „Diese Messungen dauern aber aktuell noch sehr lange oder sind sehr störungsanfällig“, so Professor Notni: „Das heißt sobald sich eine Person bewegt, ihre Mimik ändert, eine Brille oder Haare im Weg sind oder die Beleuchtung im Raum wechselt, werden die Messdaten ungenau.“

In dreijähriger Forschungsarbeit haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler daher auf Basis neuartiger Sensorkonzepte ein multimodales 3D-Kamerasystem entwickelt und getestet, das genau diese Herausforderungen adressiert: Es kombiniert die Echtzeit-3D-Bildgebung mit 2D-Farbbildern, Wärmebildern und so genannten multispektralen Bildern im nicht sichtbaren nahen Infrarot-Spektralbereich, das heißt Aufnahmen bei verschiedenen Wellenlängen, um in Echtzeit multimodale Bilddaten zu generieren, die die Eigenschaften verschiedener Körperregionen so genau beschreiben, dass daraus auch kontaktlos verschiedenste Vitalparameter abgeleitet werden können.

Dafür haben die Forschenden zunächst die für die benötigten Werte besonders aussagekräftigen Regionen des Gesichts identifiziert: die Stirn, die Nasenlöcher und die Augenwinkel. Mit Hilfe der verschiedenen Kamerasysteme und bereits bekannter Verfahren wie der bildbasierten Photoplethysmographie (PPG) konnten sie an diesen Stellen beispielsweise die Durchblutung der Haut messen, daraus die Herzrate und die Sauerstoffsättigung ableiten und durch die thermografische Analyse der Luftströme an den Nasenlöchern die Atemfrequenz während des Atmens bestimmen.

Eine der größten Herausforderungen war dabei die ständige Bewegung der Versuchspersonen: „Um die Messregionen jederzeit tracken zu können, haben wir unter anderem Echtzeit 3D-Aufnahmen gemacht“, so Professor Notni. „So konnten wir verfolgen: ‚Wie hat sich der Kopf gedreht? Wo befindet sich gerade die Nase?‘ und die Auswerteregionen für die Kamerasysteme jederzeit entsprechend danach ausrichten.“

Ein besonderes Augenmerk legten die Forschenden zudem auf die multispektralen Aufnahmen: „Derzeit nutzen die meisten kontaktlosen Verfahren lediglich RGB-Kameras, das heißt Farbbilder, um die Körpersignale der Haut zu messen. Um unser Messsystem auch bei Dunkelheit, das heißt auch nachts ohne störendes sichtbares Licht und unabhängig von der Hautfarbe einer Person einsetzen zu können, haben wir auch Bilder in anderen Wellenlängen wie dem nahen Infrarotbereich bei 780 und 940 Nanometer aufgenommen.“

Um die simultan mit 3D- und mehreren 2D-Kamerasystemen in den verschiedenen Spektralbereichen und Bildgebungsmodalitäten aufgenommenen Bilder örtlich und zeitlich in Echtzeit zu synchronisieren und miteinander zu kombinieren, das heißt pixelgenau zu überlagern, mussten die Forschenden den multimodalen Bildsensor geometrisch so kalibrieren, dass sie daraus schließlich mit Hilfe physikalisch-basierter und algorithmischer Ansätze und KI-Methoden zuverlässige Informationen über die beobachteten Objekte und ihre Eigenschaften generieren konnten.

Möglicher Einsatz in Schlaf- und Telemedizin

Ihren Prototypen testeten die Forschenden außer im Labor auch in zwei realistischen Anwendungsszenarien: im neonatologischen Überwachungsbereich für Frühgeborene des Universitätsklinikums Jena sowie im Zentrum für Schlaf- und Telemedizin der Ruhrlandklinik der Universitätsmedizin Essen, einem der größten Zentren für Schlafmedizin in Deutschland. Während in der Neonatologie kontaktlose Messreihen bei Frühgeborenen mit besonders empfindlicher Haut durchgeführt wurden, kam das multimodale Kamerasystem in Essen vor allem im Rahmen der Behandlung von Schlafstörungen, die durch Atemaussetzer verursacht werden, zum Einsatz.

 „Dabei konnten wir eine Datenverfügbarkeit von über 60 Prozent bei einem Langzeitmonitoring während der gesamten Schlafphase, also bis zu acht Stunden, erreichen und durch thermische Aufnahmen des Nasenbereichs für die Bestimmung der Atemfrequenz und Messung der Sauerstoffsättigung im Stirnbereich auch die Atemaussetzer der Patientinnen und Patienten sehr genau bestimmen“, so Professor Notni. Zudem konnte das Forschungsteam speziell durch Messung der thermischen Signale in den Augenwinkeln mittels Wärmebildkamera sehr gut die Körpertemperatur bestimmen.

Die Vision der Forschenden ist es, dass ihr Technologie künftig nicht nur für das Akutmonitoring besonders empfindlicher oder infektiöser Patienten in Krankenhäusern, sondern auch für das Langzeitmonitoring bei chronischen Erkrankungen wie Schlafapnoe im heimischen Umfeld eingesetzt werden kann. Daher arbeiten sie mit Hilfe der im Projekt NEON entwickelten Algorithmik im RUBIN-Bündnis AMI mit Partner aus der Region bereits an der weiteren Miniaturisierung des Systems unter Nutzung des Prinzips der sogenannten Multi-Aperturkamera: „Unser Ziel ist es, die Kamerasysteme in einer Kamera zu integrieren und zu miniaturisieren, so dass Patienten ihre Vitaldaten, zum Beispiel über eine im Spiegel oder an anderer Stelle integrierte Kamera, auch zuhause selbst aufzeichnen und sich dabei ganz normal im Alltag bewegen können.“

Vorstellen können sich die Forschenden zukünftig auch Remote-Diagnosestationen. Professor Notni: „So könnte ich zum Beispiel, wenn ich mich nicht gut fühle, in einer Art Telefonzelle in meiner Nachbarschaft meine Vitalparameter messen und direkt an meine Hausärztin übertragen lassen. Aber auch im Kontext der Mensch-Maschine-Interaktion könnte die Technologie perspektivisch genutzt werden, um den Zustand eines Nutzers kontinuierlich kontaktlos zu erfassen und mögliche Gefahren, die durch Krankheit oder Übermüdung entstehen können, zu vermeiden.“