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Automatic detection and assessment of swallowing based on bioimpedance and electromyography measurements
enabling control of functional electrical stimulation synchronously to volitional swallowing in dysphagic patients
Nahrstaedt, Holger
Schluckstörungen komplizieren für die Betroffenen jegliche Nahrungs- und Flüssigkeitsaufnahme und können zu folgenschweren Erkrankungen führen. Durch den Verlust eines normalerweise perfekt koordinierten Zusammenspiels der Muskulatur wird der Kehlkopf und das Zungenbein nicht weit genug oder im falschen Augenblick nach oben und vorne gezogen. Dadurch wird der Zugang zu den unteren Atemwegen nicht verschlossen und/oder der Zugang zur Speiseröhre nicht ausreichend geöffnet. Es kommt zum Übertritt von Teilen des Speichels und/oder der Nahrung in die Atemwege und folgenschwere Entzündungen in den unteren Atemwegen können hervorgerufen werden. Durch das verborgene Zusammenwirken vieler Komponenten (26 Muskelpaare, fünf Hirnnerven und drei Zervikalnerven) gestaltet sich das Erstellen einer exakten Diagnose schwierig. Obwohl zuverlässige video-basierte Systeme zur Diagnose bereitstehen, kann durch die Entwicklung von kleinen, preiswerten Sensoren, welche den Schluckvorgang in Echtzeit erfassen können, sowohl die Therapie als auch Diagnose von Schluckstörungen entscheidend verbessert werden. Solche Sensoren könnten längere Untersuchungen ermöglichen und Feedback zum Patienten und Therapeuten geben. Eine zum Schluck synchronisierte, elektrische Muskelstimulation könnte ebenfalls durch solche Sensoren ausgelöst werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Messsystem entwickelt, mit dem ein Elektromyogramm (EMG) und eine Bioimpedanz (BI) am Hals gemessen wird. Es wurde eine automatisierte Schluckerkennung entwickelt und erfolgreich an Daten sowohl von gesunden Probanden als auch von Patienten mit Schluckstörungen evaluiert. Es konnte gezeigt werden, dass die BI Messsignale mit der Bewegung von Zungenbein und Kehlkopf korrelieren und somit die pharyngeale Schluckphase abbilden. Mittels Messung von BI und EMG konnte die submentale Muskulatur zur Schluckunterstützung rechtzeitig zum Anfang der Hebebewegung von Zungenbein und Kehlkopf über elektrische Stimulation unterstützt werden und somit der Schutz der Atemwege während des Schlucks verbessert werden. An einem Patienten wurde gezeigt, dass die Muskelstimulation rechtzeitig zum Schluckbeginn erfolgte und die Hebung verbessert wurde. Die Ergebnisse aus dieser Arbeit legen den Grundstein für ein System zur automatisierten Auswertung von erfassten Schlucken, welches als Biofeedback-Therapie eingesetzt werden könnte. Es wurde gezeigt, dass die zeitgerechte Aktivierung einer elektrischen Muskelstimulation zur Unterstützung des Schlucks möglich ist. Ein solches System würde Patienten helfen und könnte auch außerhalb von Kliniken eingesetzt werden.
Dysphagia (swallowing disorders) complicates any food and fluid intake for patients or makes them impossible. Due to the loss of a normally coordinated interplay of muscles, the larynx, and the hyoid bone are not moved properly. Thus, the bolus might not be prevented from entering the lower airways and/or the entrance to the esophagus might not be opened sufficiently. The transfer of parts of the saliva and food into the lower airway can cause aspiration pneumonia. Since swallowing is triggered by a hidden interplay of numerous components (26 pairs of muscles, five cranial nerves, and three cervical nerves), an accurate diagnosis is difficult. Although powerful video-based systems, such as endoscopy and fluoroscopy, provide enough information for diagnosis, the development of a small, inexpensive, and non-invasive sensor system, which could detect the swallowing process in realtime, could drastically improve therapy and diagnosis of dysphagia. Such sensors could allow longer examinations and could give feedback to the patient and therapist. Electrical stimulation synchronous to swallowing could be triggered by such sensors. In this work, a measurement system was developed which is able to measure electromyography (EMG) and bioimpedance (BI) at the neck. An automated swallowing detection was developed and successfully evaluated on data from healthy subjects and patients. It could be shown that the BI measurement signal is correlated to the displacement of the hyoid bone and the larynx. In order to support swallowing by functional electrical stimulation, algorithms have been developed which are able to detect the onset of a swallow in the very beginning. This allows supporting the airway protective displacement of hyoid bone and larynx by electrical muscle stimulation. It has been shown on one patient that the developed methods based on BI and EMG measurements are able to control functional electrical stimulation and that swallowing could be significantly improved by this. Based on the achieved results in this work, a system able to automatically analyze swallows was developed that can be used for diagnosis and biofeedback therapy. It has been shown that triggering of functional electric stimulation is possible in order to support swallowing. This system will help patients suffering from dysphagia and can also be used outside a clinical environment.
